下面的代码从两个不同长度的独立数据帧绘制了两个部分重叠的密度分布。
library(ggplot2)
#Define colors to be used in plot for each group
mycolRO <- rgb(0.8, 0.2, 0, max = 1, alpha = 0.5) #Color for Group "Road"
mycolRA <- rgb(0.2, 0.6, 0.4, max = 1, alpha = 0.5) #Color for Group "Rail"
#Create some data
dfRoad
我有一个带有重复图例的熊猫数据帧(yLabels),每个图例都有一个不同的值(yValues)。问题是,当我使用Matplotlib绘制这个数据帧时,所有重复的图例都被分组-这不是我的意图。我必须显示重复的图例,每个图例都有其特定的值。
我该怎么做呢?
代码:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
while True:
yLabels = ['ABC', 'ABC', 'ABC'] ### these must appear 3x in the legends
我不是matplotlib的专家,所以我在尝试设置scipy统计数据的参数时遇到了困难。 我的代码采用pandas df列,遍历列,并尝试使用stats.probplot函数绘制列的值。这是我的代码: plt.figure(figsize=(10,5))
for col in model_predictions.columns:
res = stats.probplot(df[col]), plot=plt)
plt.legend = col
plt.show() 这会生成我想要的图表,但很难阅读(没有图例,颜色相同)。除了将它们一层一层地绘制之外,我还想用不同的颜色来绘制每
我想使用ggplot创建一个图表,在一种颜色中绘制单个数据点,在另一种颜色中绘制平均值,然后创建一个解释颜色的图例。以下是三次不太成功的尝试:
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Create new tbl_df with average hp for each transmission
avghp <- mtcars %>% group_by(am) %>% summarize(hp=mean(hp))
# Correct dots and colors, no legend
g1 <- ggplot(mtcars, aes(x=
我尝试用pandas (pd)和matplotlib.pyplot (plt)来绘制图。但我不想让熊猫展现传奇,但我仍然需要plt传奇。有没有办法删除熊猫图的图例?(legend=False不工作)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
xs = [i for i in range(1, 11)]
ys = [i for i in range(1, 11)]
df = pd.DataFrame(list(zip(xs, ys)), columns=['xs', 'ys'])
fig, ax
我在同一个轴上绘制2个数据帧的kde分布,并且我需要设置一个图例来说明哪条线是哪条数据帧。现在,这是我的代码:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,10))
for label, df in dataframe1.groupby('ID'):
dataframe1.Value.plot(kind="kde", ax=ax,color='r')
for label, df in dataframe2.groupby('ID'):
dataframe2.Value.plot(kin
我有一个栅格,当我绘制它时,我得到了一个矩形的图例。我被要求像这个图中那样绘制图例(底部和顶部的两个箭头)。
三角形中的颜色表示大于15和小于-10的所有值。如果三角形很难放在legend.Is上,可以只放在符号>< 15和10之前!
on the top > 15 and on the bottom < -10
library(raster)
r <- raster(nrows=10, ncols=10); r <- setValues(r, 1:ncell(r))
plot(r)
我正在尝试绘制由另一个属性分组的多个属性的直方图,所有这些属性都在一个数据帧中。
在这个的帮助下,我能够设置绘图的标题。有没有一种简单的方法来打开每个子图的图例。
以下是我的代码
import numpy as np
from numpy.random import randn,randint
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import pylab as pl
x=DataFrame(randn(100).reshape(20,5),columns=list('abcde'))
x['new'