如何设置matplotlib图表比例，使其不会随着线的增长而改变？
要设置matplotlib图表比例，使其不会随着线的增长而改变，可以使用plt.axis()函数来控制图表的坐标轴范围。具体步骤如下：
- 导入matplotlib库并创建一个图表对象：
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()- 绘制线条并获取线条的数据范围：
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
line = ax.plot(x, y)
x_min, x_max = min(x), max(x)
y_min, y_max = min(y), max(y)- 设置图表的坐标轴范围：
ax.axis([x_min, x_max, y_min, y_max])完整的代码示例：
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建图表对象
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制线条并获取数据范围
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
line = ax.plot(x, y)
x_min, x_max = min(x), max(x)
y_min, y_max = min(y), max(y)
# 设置坐标轴范围
ax.axis([x_min, x_max, y_min, y_max])
# 显示图表
plt.show()这样设置后，无论线的增长如何，图表的比例都会保持不变。
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#!/usr/bin/python
import datetime
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider
from matplotlib.dates import DateFormatter
############################################
# generate dat
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import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
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plt.scatter(x,y)
plt.tight_layout()
fig1 = plt.gcf()
plt.show()
type(fig1)
matplotlib.figure.Figure
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
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classifier = OneVsRestClassifier(SVC(kernel='linear'))
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fig, ax = plt.subplots()
# create a mesh to plot in
x
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from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn import svm
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# get the separating hyperplane
w = clf.coef_[0]
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xx =
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目前我正在使用matplotlib
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
from matplotlib import pyplot as plt
# draw road network
# roadSegs structure: {road_segment1:[[line1_x, line1_y],...],...}
figure, ax
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import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
def randrange(n, vmin, vmax):
return (vmax-vmin)*np.random.rand(n) + vmin
fig = plt.figure()
ax = fi
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print(__doc__)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
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import matplotlib.pyplot as plt
X = np.array(features_train)
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def make_meshgrid(x, y, h=.02):
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import matplotlib.pyplot as plt
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from __future__ import division
import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import animation
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# Data to plot the curves
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import matplotlib.cm as cm
plt.figure()
num_pts = 1000
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x_min = 0
x_max
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要并排绘制图形
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def scatter_plot(surrogate, building, actual, pred,index):
#calculating max and min x axis range
min_range=pred.min()-10
max_range=pred.max()+10
min_domain=actual.min()-10
max_domain=actual.max()+10
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plt.sc
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我遗漏了什么或者不理解什么？
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat May 30 14:22:05 2020
@author: KamKam
Plotting the decision boundaries for KNearestNeighbours.
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由辅助函数绘制的子图经历意外转换
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sn
from sklearn import datasets
from sklearn import preprocessing
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from sklearn.tree import Decis
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Matplotlib移动圈动画三维绘图
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import mpl_toolkits.mplot3d.art3d as art3d
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从两个角点生成矩形坐标的巧妙方法？
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我在Matlab中从四个坐标绘制一个方框。有没有比显式地写出这些向量更好的生成方法呢？
plot( ...
[x_min x_max; x_min x_max; x_min x_min; x_max x_max], ...
[y_min y_min; y_max y_max; y_min y_max; y_min y_max], ...
'-r' );
在我的例子中，变量名为lat_min和ax_min，这意味着上面的代码行不能容纳80个字符。我真的很喜欢这样，因为我要打印代码。
浏览 1提问于2013-04-18得票数 0
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iPython笔记本:如何防止在imshow()上输出图像？
matplotlib、jupyter-notebook、ipython
我经常与matplotlib一起使用iPython笔记本，虽然在很多情况下，当我高兴的时候，它会自动显示图像，当我调用imshow()时，有时我会想要阻止这种行为。
具体来说，我正在遍历一个非常大的数组，并为每个应该保存到磁盘的元素生成matplotlib中的图形。作为图形创建的一部分，我必须调用imshow()来将现有的图像(在我的例子中是地图的屏幕截图)绘制到轴上，以便稍后在此基础上绘制更多的材料。每当我调用imshow作为进程的一部分时，最终的图形将内联地显示在iPython笔记本中，我如何防止这种情况呢？
我的代码如下所示：
import matplotlib as plt
fig =
浏览 3提问于2013-11-14得票数 6
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有效地从图像中提取补丁
python、performance、numpy、processing-efficiency
我有个细分项目。我有图像和标签，这为分割提供了真实的依据。这些图像很大，包含了很多“空”区域。我想从图像和标签上剪下补丁，这样补丁就有了非零的标签。
我需要它是有效的尽可能。
我编写了下面的代码，但是非常慢。如有任何改进，将不胜感激。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
让我们创建虚拟数据
img = np.random.rand(300,200,3)
img[240:250,120:200]=0
mask = np.zeros((300,200))
mask[220:260,120:300]=0.7
mask[250:270
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创建后更新绘图
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在我正在使用的关于Python的教科书中，我读到：“图形的每个视觉方面都可以从它的默认方面进行更改。您可以在创建绘图时指定这些方面；大多数方面也可以在以后进行更改。”
所以创建一个.py文件
# simple_plot.py
import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
num_points = 5
x_min, x_max = 0, 4
5 x_values = np.linspace(x_min, x_max, num_points)
y_values = x_values**2
plt.plot(x_values, y_values)
并运行它
浏览 10提问于2017-02-25得票数 1
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绘制SVM决策边界
python、numpy、matplotlib、scikit-learn、classification
下面的代码适用于具有多项式核的SVM，并绘制虹膜数据和决策边界。输入X使用数据的前2列，间隔的长度和宽度。然而，我很难用第三和第四列的X来复制输出，即花瓣的长度和宽度。如何更改绘图函数以使代码工作？提前谢谢。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
iris= datasets.load_iris()
y= iris.target
#X= iris.data[:, :2] # sepal length and wid
浏览 2提问于2021-05-09得票数 0
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