我在python中有两个数据帧。
data_A
Name X Y
A 1 0
B 1 1
C 0 0
data_B
Name X Y
A 0 1
B 1 1
C 0 1
我想把这些热图重叠起来,如果它是data_frame A中的1,那么瓷砖是彩色的紫色(或任何颜色),但是如果它在data_frame B中是1,那么就画一个圆圈(最好是第一个)。
例如,热图将显示A,X颜色的紫色,但在两个数据帧中有1的则是带点的紫色。C,Y只会有一个点,而C,X则什么都没有。
我可以用海掩蔽,用不同的颜色绘制两个热图,但是颜色差异不够清楚,
我必须绘制柱面内部横截面的温度图,当我在Gnuplot中将数据绘制为热图时,我使用对该柱面绘制温度图,得到的结果如下图所示。
我的热图应该是一个四分之一圆。我的数据文件中的坐标仅对应于四分之一圆。但是Gnuplot给了我一个正方形。如何获得四分之一圆热图?
MWE
set pm3d map interpolate 0,0
set dgrid3d
splot 'Temp.dat' using 1:2:3
我有多张热图。我正在分别绘制它们。为了绘制它们,我调用函数,它为所有的热图定义相同的色阶。该函数具有如下的数据参数:
var data = [{
z: Q,
x:x,
y:y,
//custom colorscale; this makes sure different maps are on same scale
colorscale: [[-3, 'rgb(166,206,227)'], [-2, 'rgb(31,120,180)'], [-1, 'rgb(178,223,138)'], [1, 'rgb(51,160,44)
TypeError: ufunc 'isfinite' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe'' 我正在绘制一张体育(足球)热图。在艰难地打开包含事件数据的csv文件之后,我将编码更改为utf-16,并成功打开了该文件。现在,当我在最后绘制热图时,我得到了这个错误。我得到的不是显示球员热图的红色球场,而是一个空
我已经基于模拟在R中创建了一个热图,并使用image.plot()绘制了它,我还使用contour()添加了轮廓线。我还有一个数据框,其中包含observations in first year和trend size的列,我已经使用基本R plot在热图顶部绘制了这些列。有没有一种简单的方法来计算低于0.5轮廓线和大约0.95轮廓线的点数? ?
..Hi全部。
我想要绘制矩阵色图(热图),但是我想要用打印在一行中的数据绘制热图。我试过了
p for[i=5:15] 'line' u (i%2):(i/2%10):i+1 w image
因此gnuplot显示警告图像至少需要二维数据。
我的数据集是这样的
0.1(node 1 value at time step 1) 0.1(node 2 "") 0.3(node 3 "") 0.2(node 4 "")
0.5(node 1 value at time step 2) 1.2(node 2 "
我正在尝试使用Seaborn在Python上创建一个带有树状图的热图,我有一个大约900行的csv文件。我将该文件作为pandas数据帧导入,并尝试绘制该文件,但热图中没有显示大量的行。我做错了什么?
这是我现在拥有的代码。但是热图只表示了大约49行。,但它没有显示我的所有数据。
import seaborn as sns
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
# Data set
df = pd.read_csv('diff_exp_gene.csv', index_col = 0)
# Defa
如何用ggplot2绘制单个单元格中多个类别的热图?使用此代码可以完成分类变量的热图绘制。
#data
datf <- data.frame(indv=factor(paste("ID", 1:20),
levels =rev(paste("ID", 1:20))), matrix(sample(LETTERS[1:7], 400, T), ncol = 20))
library(ggplot2);
library(reshape2)
# converting data to long form for ggplot2 use
datf
我试图用底部的数据在一个特定的位置绘制一个“热图”和“该热图的一部分”。我想在gnuplot中使用every command来完成这个任务,但是失败了。every ::13::17:应该将数据从第13行绘制到第17行。
reset
set terminal pngcairo
set output 'stack.png'
set palette defined (0 "white", 1 "red")
unset key
set style fill solid
#----------------- 2D plot ---------------
因此,我从数据集的特征相关性中绘制成对图/热图,并看到一组具有零相关性的特性,它们都包含:
所有其他特征和
也可以使用目标/标签
python中的.Reference代码片段如下所示:
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr) # Visually see how each feature is correlate with other (incl. the target)
我可以放弃这些特征来提高分类问题的准确性吗?
如果明确地给出了这些特征是派生特征,那么我是否可以删除这些特征以提高分类问题的准确性?