如何使用transition_states()来显示叠加图的转换?
I wish to highlight particular data points from the data using the package of `gganimate`.
下面是我用一个非常简单的例子所做的尝试。我创建了第一个数据集和只有2个数据点的地块。
#create df
df1= data.frame(x=c(1,2),y=c(2,3))
#plot
p1<- ggplot(df1,aes(x,y))+geom_point()
然后,我希望突出一个不同颜色的数据点(x=2,y-3),所以我创
我下面有一个散点图,并且希望我的图有一个双边,而不必在这个上面创建同样的坐标。我找不到如何用双线作为边缘。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
plt.scatter(x, y, s=400, c=colors,marker='h' alpha=0.5,edgecolors='black',linewidth=1)
plt.show()
我有两个数值数据集;一个是实验性的,另一个是模拟的。我在R中将数据集绘制成散点图,实验数据如下:
x=c(1.11,2.84,3.97,6.40,7.60,7.43,5.75,3.60,3.59) y=c(0.973,0.818,0.74,0.44,0.2688,0.282,0.50,0.613,0.656)
这是一个非常直接的散点图。我还有一些用方程式获得的模拟数据。这些数据需要叠加在这个地块上。所建模的数据如下:
x = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12)
y = c(.994,.954,.860,.721,.570,.434,.362,.244,.185,
我有一个这样的数据文件:
"Execution" 500
"Overhead 1" 200
"Overhead 2" 75
我试图绘制这个数据的直方图,它将执行时间显示为单个条形图,而开销1和开销2则显示为单个叠加条形图。
到目前为止,这就是我所拥有的:
set terminal postscript eps 24
set output "wq_time_profile.eps"
set size 0.95,0.95
set boxwidth 1.0 relative
set style fill solid 0.5 n
我一直在阅读这两个函数的ggplot2文档。我想知道使用每个函数(facet_wrap()和facet_grid())的区别和正确情况是什么。
library(ggplot2)
p <- qplot(displ, hwy, data = mpg)
p + facet_wrap(~ cyl)
p + facet_grid(~ cyl)
我提供这个小例子作为起点。不同之处似乎使地块变得更加自主,而网格则使所有的地块结合在一起。
我需要调用一个REST web服务,该服务提供天气条件的XML提要。我有13个需要条件的城市,每个城市只需要3个节点(而不是整个提要)。
我最基本的第一次尝试如下所示:
public class Main extends MovieClip {
public function Main() {
var xmlLoader:URLLoader = new URLLoader();
var xmlData:XML = new XML();
xmlLoader.addEventListener(Event.COMPLETE, LoadXML);
xmlLoader.load(new U
对于使用matplotlib创建水平条形图,我在下面的片段中跌跌撞撞:
import matplotlib
from pylab import *
val = 3+10*rand(5) # the bar lengths
pos = arange(5)+.5 # the bar centers on the y axis
print pos
figure(1)
barh(pos,val, align='center')
yticks(pos, ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim
我目前使用的数据集显示了客户和他们的类。
Customer Class
4124 A
4123 A
532 B
4512 A
5325 B
642 C
5345 A
我使用matplotlib绘制一个频率条形图:
class_f=df.groupby(['Class']).size().reset_index(name='Frequency').sort_values('Frequency', ascendin