我使用函数来绘制一些图形。其中三个具有最大值4,但最后一个只有略多于2的值。
当我绘制它们时,最后一个是用它上面的函数绘制的(如果ezpolar在它作为半径的最大值之后绘制一些像素的话)。
代码和生成的地块
% This subplot is used since I've 4 graphics to draw.
subplot(2,2,4)
ezpolar('0.25*(5 - 4*cosd(-180 * sin(t) ))');
title('D')
如果我不使用这个子图,使用一个完整的figure绘制图形似乎很好。但是,由于我需要将它们全部放在一起
我试图为我正在做的事情绘制一个功能条形图,这意味着数据是匿名的。本质上,我想绘制一个条形图,一些条形图是单一颜色,而另一些条形图是条形图,根据百分比将其分成不同的颜色。
例如,我的输入文件如下所示:
+──────────+───────────────────────+
| Feature | Percentage Abundance |
+──────────+───────────────────────+
| Total A | 94% |
| Small a | 76% |
| Large A | 18
我想在matplotlib中创建一个带有错误条形图的极地条形图。当我使用下面的代码时,我所有的错误条都有一个水平对齐,它看起来是错误的,除非条对应于90度或270度的情况。
from numpy import *
from matplotlib import pyplot as py
r=zeros([16])
err=zeros([16])
for i in range(16):
r[i]=random.randint(400,600)
err[i]=random.randint(20,50)
theta=arange(0,2*pi,2*pi/16)
width = p
我有1024 X 256极坐标数据(行-半径,列角度),我需要将其绘制为图像。有一个我从文件交换中得到的m文件,它可以做这个。然而,对于大图像来说,它真的很慢。我相信有一种快速的方法可以使用我正在苦苦挣扎的surf函数来完成这项工作。(参见下面的代码)
data = data; % load any polar data
depth = 4.5; %imaging depth in mm
offset = 0.5;
theta = [(0:2*pi/size(data,2):2*pi-1/size(data,2))]*180/pi;
rho = [0:(depth-offset)/si