我有一个列表/数组以这种格式
data = [[1,1,2],[4,3,3,8,1],[2,3,4]]
(真正的名单要长得多,因为有更多的天数和温度)
如何得到这个函数所需的x和y?
plt.hist2d(x, y)
背景:
我想做一个时间序列热图,如:,其中x轴是天,y轴是温度,色调是当天特定温度的频率。
更新
好像是我修改了@Guldborg92 92的答案
x = []
y = []
for day in range(0, len(data)):
for temperature in data[day]:
x.append(day)
y.
在matplotlib中制作一系列具有相同X和Y尺度的子图的最佳方法是什么,但是这些子图是基于具有最极端数据的子图的最小/最大范围来计算的?例如,如果您有一系列要绘制的直方图:
# my_data is a list of lists
for n, data in enumerate(my_data):
# data is to be histogram plotted
subplot(numplots, 1, n+1)
# make histogram
hist(data, bins=10)
每个直方图在X轴和Y轴上将有不同的范围/刻度。我希望所有这些都是相同的,并根据绘制的
您好,我正在尝试使用包popbio创建一个logi.hist.plot,但是第二个y轴标签似乎侵占了轴的刻度。下面是我使用的代码:
molters
logiplot<-logi.hist.plot(elevations,molters,boxp=FALSE,type="hist",col="gray",xlab="Elevation (Km)",scale.hist=3,intervalo=.1,ylabel="Probability of Molting",ylabel2="Frequency of Molti
如何更改Seaborn的FacetGrid图的每一幅图的单y轴间隔?如果我绘制一个包含大量变量y值的facetGrid,则Seaborn将使用所有数据的默认min和max y值来构造唯一的y轴。
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('tips')
g = sb.FacetGrid(df, col = "time")
g.map(plt.hist, "tip")
plt.show()
Id
我已经写了一个代码给我一个直方图和一个条形图。我的代码看起来如下:
from math import pi, sin
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
with open('output.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
x = [float(line.split()[12]) for line in lines]
b=[]
a=np.histo
我用3个子图制作了这个图,每个子图我想有一个嵌入轴,但是用我的代码,它只为最后一个子图创建嵌入轴。你能帮帮我吗。谢谢。
import pylab as pl
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import InsetPosition
def test(ax_main, pos, Data):
ax2 = pl.axes([0, 0, 1, 1])
ip = InsetPosition(ax_main, pos)
ax2.set_axes_locator(ip)
pl.hist(Data)
for i in
我刚刚开始使用Octave,并试图模拟一个二项式随机变量的10,000个结果,定义为:
X~ Bi(5,0.2)
我用以下函数绘制了结果:
function x = generate_binomial_bernoulli(n,p,m)
% generate Bi(n, p) outcomes m times
x = zeros(1,m); % allocate array for m simulations
for i = 1:m % iterate over m simulations
successes = 0; % coun