我想用下面附上的XY坐标绘制热图。(我最初将它们放在CSV文件中)。我无法将这两个数据框列合并为Image的有效形状。plt.imshow(Z)对于图像数据只有一个参数,我无法将两列合并为一列。那么,如何在python中使用plt.imshow()绘制热图呢? X,Y coordinates here
我们需要在代码中指定变量的频率才能使用Python绘制条形图吗?我们可以在不使用Python指定频率的情况下,为数据框中的分类变量列绘制条形图吗?示例代码:
counts = [968,116,12] #Here I specified frequency of variable in a dataframe
fuelType = ('Petrol', 'Diesel', 'CNG')
index = np.arange(len(fuelType))
plt.bar(index, counts, color=['red',
我有一个数据集,它显示正确的数据,但将其放入一个堆叠的条形图中,并使用RunningValue函数试图累计绘制它,这会给出比它们应该的更高的起始数。
我的数据聚集在数据库中,提供了以下数据集:
dataCountSum of Value DateStacking Date筛选项1Time自DateStacking分类5其他字段<code>F 215</code>
从X轴开始,我用时间绘制,堆积类别是我的系列字段(有4种可能的选项),我的Y正在使用这个函数:
=RunningValue(IIF(Parameters!VolumeOrValue.Value="Vol
我有一个两个Y轴的高图。这两张都是第一条线图,一切都很好。但是当我把它改成一个Y轴项的列图时,图形的绘制方式就不一样了。似乎有些地方不见了。我有一个按钮可以在“列”和“线”图之间切换。单击按钮时,它会显示不同类型的图形,即使两者的数据是相同的。这是我的javascript
$.getJSON('https://api.myjson.com/bins/whjvj', function (dataSeries2) {
$.getJSON('https://api.myjson.com/bins/dfoin', function (dataSeries1) {
我正在尝试通过实践来学习python。我有真实世界的xy (lat long dd)坐标和z(地表以下千米)值,大约500,000次地震(震中)从0.1级到2.0级。我在一个.txt制表符分隔的表中将数据切成10行xyz值。我想在matplotlib中的3d散点图可旋转框中绘制数据。我可以使用基本命令来读取数据,并且格式看起来很好。我不清楚是否需要将数据读取到列表或数组中,以便mpl读取和绘制数据。我需要创建一个数组吗?
然后,我想绘制油井的地下位置,给定井筒上顶点的xyz坐标(大约40个位置),我是否需要创建一条多段线?这些数据与一些超级中心具有相同的一般坐标(有待进一步评估)。哪组数据应该
我想使用sns.relplot在一个单独的绘图中绘制一个数据帧的两个数据列。数据帧如下所示: index x-axis col1 col2 group group2
0 0 27 26 A C
1 1 45 27 B D
2 2 48 22 A C
3 3 35 24 B D
4 4 49 38 A C
5 5 46 29 B D
6 6 29 37 A C
7 7 38 41 B D
8 8 24 46 A C
9 9
在Python中,有没有一种简明的方法将汇总统计数据绘制为盒子图?下面的代码给出了每个均值的条形图,我想把每个条形图换成一个箱形图。 我意识到我不需要总结,然而对于真实的数据,仅仅绘制其中一个框就花了很长时间(即使使用showfliers=False);我不需要看到异常值,我还想为每个"pc“添加一个”人口范围“条形图(即跨所有集群)(任何建议都会非常感谢)。我再次尝试从R迁移到python,仅这几行代码就花了足够长的时间) import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
out = pd.DataFrame({'c
因此,我正在绘制一些时间序列数据的模拟图,我希望能够在Python中可视化结束值的分布。给定模拟路径的图,我希望能够在末尾(time = T)取值,并使用一个分布图(只是行,而不是方框),该分布图显示在显示倾斜的图形的右侧。我在这里提供了一个图像示例:
我正在巧妙地使用生成图形,因为我希望能够有悬停数据的每一点的时间。我使用的数据是通用的,因此任何形式的模拟路径在任何时间范围内都是可行的。我当前的图形代码如下:
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from plotly.graph_objs.scat