我在%matplotlib行内模式下使用IPython notebook和绘图命令plt.plot(I,'o')绘制了一个NumPy值数组I。
结果输出为:
<matplotlib.figure.Figure at 0x119e6ead0>
Out[159]:
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x11ac57090>,
<matplotlib.lines.Line2D at 0x11ac57310>,
<matplotlib.lines.Line2D at 0x11ac57510>,
<mat
我必须绘制一些数据的箱形图,这可以使用Matplotlib轻松完成。但是,我被要求提供一张表格,其中包含了数据,如胡须、中位数、标准差等。
我知道我可以“手工”计算这些,但我也知道,从参考资料中,boxplot方法:
Returns a dictionary mapping each component of the boxplot to a list of the matplotlib.lines.Line2D instances created. That dictionary has the following keys (assuming vertical boxplots):
bo
我有一个二维Numpy NDarray,填充了0到8之间的浮点数。这个二维数组的大小是(1000, 1600),大约有1400个值,(点云中的点),剩下的值是None,所以matplotlib不会绘制这些值。您可以在下图中看到绘制的表格。我想要的是,用旁边的值对非数值进行插值,得到一个类似梯度的热图。这个点云表示屋顶的形状,我想将这些数据处理成图像,我可以将其输入神经网络来检测屋顶的类型。
我在这个图中使用的代码非常简短,
import matplotlib.pyplot as plt
plt.clf()
#plotGrid is the numpy.ndarray with shape (1
下午好。
我已经为这个问题挣扎了一段时间了,虽然我可以在网上找到类似的问题,但是没有什么能真正帮助我解决这个问题。
从包含三列(x、y和y的错误)的标准数据文件(.csv或.txt,我尝试了两者)开始,我想读取数据并生成包含错误条的行图。
我可以毫无问题地绘制x和y值,但是如果我想使用matplotlib.pyplot errorbar实用工具添加错误条,我会得到以下错误消息:
ValueError: yerr must be a scalar, the same dimensions as y, or 2xN.
如果我使用一些任意数组(numpy或普通python),但不使用从文件中读取的数
a = IntVar(root, aEntry.get())
b = IntVar(root, bEntry.get())
c = IntVar(root, cEntry.get())
y = a*x**2 + b*x + c
这给了我一个错误:"TypeError:不支持的操作数类型(S) for *:'IntVar‘和'float'“。如果有用的话,我试着用这个方程来用numpy和matplotlib绘制二次图。
我有gathered a code可以从多天的数据中绘制曲线图。我有一个包含超过40天和19k时间戳的数据文件,我需要一个图,每天一个。我希望python将它们生成为不同的图。 T先生在提供代码方面帮了我很多,但我不能管理代码来让它绘制单独的图,而不是在一个子图中绘制所有图。有人能帮我一下吗? 图为当前输出: ? 我的代码: import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#read your data and create datetime index
df= pd.read_csv('test-februari.c
我在名为'main‘的工作表中有一个excel文件,其中包含我的数据。
我想为“主”工作表中的特定单元格绘制线状图(或散点图)。
我想在'main‘中使用的数据是:
X轴数据在A列,即从A36到A136,Y轴数据在A列,即从G36到G136
下面是我用来制作该图的简化版本的代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import pandas as pd
x = pd.read_excel('ob_half_cd100_titration.xlsx'
我有一些化学浓度的分布,它们对应于离散的时间。我想以一种在这些图片中所做的方式(第一张图片来自贝叶斯数据分析,Kruschke),在相同的地块(一幅图)上绘制这些分布:
现在,我将这些发行版作为参数来赋值分发对象,并能够单独绘制它们,比如(其中normal_param来自于普通scipy.optimize.curve_fit ):
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy
# values = [some float, some other float] which is a list of cdf sample concent
我正在搜索从不同轴X、Y和数据Z的彩色映射或轮廓函数中绘制多个图(这里是2)。但是,我只想用单个颜色条显示所有图形的每个数据的最大值。
在这个例子中,我创建了一个图,在其中我添加了每个图,但是第二个图覆盖了第一个图,不管它的数据是低还是高。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = [1,0.25]
fig = plt.figure(1)
ax = fig.gca()
for i in range(2):
x = np.linspace(-3, 3, 51)
y = np.linspace(-2*a[i]
Python和MatPlot3D新手。我有一个图,我想用它根据某些属性使用不同的形状和颜色来显示坐标。数据如下所示。
col1 col2 col3 col4 col5
276 147 -6 K dia
274 145 -8 A cir
270 141 -12 B dia
267 138 -15 K cir
266 137 -16 K cir
261 132 -21 B bu
251 122 -31 C cir
现在我想改变基于col4的形状和基于col5的形状的颜色。我现在有这段代码,它从文件中读取数据
Matplotlib已经开始在没有请求的情况下绘制到X轴的彩虹线。有时它仍然绘制正常的图,但通常不是。
import numpy
import matplotlib
G=numpy.zeros(100)
for i in range(50):
G[i+50]=50-i
matplotlib.pyplot.plot(G)
导致此行为的原因是什么?如何永久关闭它?我安装了最新版本的matplotlib,运行Python3.6,anaconda发行版4.5.5。