所以我想用散点图覆盖一个热图。我已经成功地创建了子图并对它们进行了覆盖,但是当我覆盖它们时,散点图会将每个节点的列和行去掉,当它在热图上显示时会散开。这是我的代码:
import random as r
import numpy as np
import pandas as pd
import altair as alt
#Generating scatter data
x = []
y = []
for i in range(5):
x.append(r.uniform(-10,10))
y.append(r.uniform(-10,10))
source1 = pd.Da
当我将鼠标悬停在热图中的一个图上时,它将轴显示为x,y,z。 但我希望是年,月,不。乘客数量分别为 热图: ? 下面是我的代码: import pandas as pd
import plotly.offline as pyo
import plotly.graph_objs as go
flights_data_csv = pd.read_csv("flights.csv")
data = [go.Heatmap(x=flights_data_csv["year"],
y=flights_data_csv[
我有几个相关的问题:
1)我想知道是否有办法在python中制作离散值的热图,类似于给定的示例。
一旦创建了热图,我将需要一些额外的控件:
2)控制行、列标签的数量。假设我有两个变量x和y,其中0和x,y和1。我以某种方式计算x和y的函数f (f(x,y)),其中函数的输出值仅为1,2或3。接下来,我在x和y上创建一个嵌套循环,以计算x和y的不同值的f。请参阅下面的伪代码示例:
from __future__ import division
import bumpy as np
def f(x,y):
### Compute the value of f for a g
如何从Python中的2D散点图数据中创建一个热图,其中对于散射图中的每个(x,y)点,它都有一个z值?Z值将是用于绘制热图的值。
例如,在R中,我可以使用:
# This example is from http://knowledge-forlife.com/r-creating-heatmap-scatterplot-data/
#I'm just setting the seed so you can see the same example on your computer
set.seed(1)
#Our X data
x <- runif(150)
#Our
我用matplotlib和seaborn创建了一个热图,看起来不错。
但我的问题是如何在热图上添加值。我当前的热图只包含不同的颜色。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
data = pd.DataFrame(data={'x':index, 'y':colonnes, 'z':score})
data = data.pivot(index='x', columns='y', values='z
目前,我正在分析文本中的两个字符组合,并且我希望使用gnu图来可视化热图中的频率。我的输入文件是格式的(计数代表这个组合的实际数量)
a a COUNT
a b COUNT
...
z y COUNT
z z COUNT
现在,我想创建一个热图(如)。在x轴上以及y轴上,我想显示A中的字符,即
a
b
...
z
a b ... z
我对gnuplot非常陌生,所以我尝试了plot "input.dat" using 2:1:3 with images,这会导致错误消息“不能用空的x范围绘图”。我天真的运行set xrange['a':'z
我有一个脚本,它接受数据(格式为3列x,y,z),并给出一个热图:
set logscale x 10
set yrange [1e-9:2e-8]
set xlabel "x"
set ylabel "y"
set multiplot
plot 'filetest.dat' u 1:2:9 with image
这是一张2D热图,如下所示:
我所要做的就是在这个图中添加等高线,在一些z值上,比如-20到-8 in,间隔为2。不幸的是,我找到的答案都不能帮助我做到这一点。任何帮助都将不胜感激。
我不明白,如何正确地用matplotlib绘制我的热图(pcolormesh)。我希望滴答的标签居中/在相应的框旁边--只有我给定的数据,而不是一些人为扩展的范围。
在中,我找到了一个示例,它的工作原理对我来说很好。
Z = []
for i in range(1, 7):
Z.append([j*i for j in range(1, 11)])
Z = np.asarray(Z)
x = np.linspace(0.1, 1.0, num=10)
y = np.linspace(0.1, 0.6, num=6)
fig, ax = plt.subplots()
ax.pcolorm