之前写硕士论文的时候需要同时对比相位图和幅值图，故需要绘制包含双Y轴的图 绘制数据对左侧 y 轴的图 创建左右两侧都有 y 轴的坐标区。yyaxis left 命令用于创建坐标区并激活左侧。...后续图形函数（例如 plot）的目标为活动侧。绘制数据对左侧 y 轴的图。...然后，绘制一组数据对右侧 y 轴的图。...新图与对应的 y 轴使用相同的颜色，并循环使用线型序列。hold on 命令同时影响左右两侧。...现有绘图和左侧的 y 轴不会更改颜色。右侧 y 轴将使用坐标区色序中的下一种颜色。添加到坐标区中的新绘图使用与对应的 y 轴相同的颜色。
然而论其原因，就是因为我们屏幕太渣~哦~不，是因为绘制的线条没有与屏幕像素对齐，具体来说是视觉对象（Visual）的位置不在整数像素上或尺寸不是整数像素。...而与此同时屏幕的点距又太大以至于我们看出来绘制的线条和屏幕像素之间的差异。 然而为什么 WPF 不默认为我们对齐像素呢？...这是因为要对齐像素必定带来尺寸上的偏差；这是绘制尺寸精度和最终呈现效果之间的平衡。...以下是四种不同方式的对齐效果对比，其中上面一半是直接对齐（即绘制过程是紧贴着的），下面一半则是多个部分带上一点偏移（即并不是紧贴）： ?...特别说明，上面四种方法不足与应对所有的像素对齐情况，如果还是没办法对齐……节哀把……我们一起找偏方…… 本文会经常更新，请阅读原文： https://walterlv.com/post
使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...x] data['value'] = y ax.plot('date', 'value', data=data) # ax.plot(data['date'], data['value']) # 与前一行是等效的..."""设置坐标轴的格式""" # 设置主刻度, 每6个月一个刻度 fmt_half_year = mdates.MonthLocator(interval=6) ax.xaxis.set_major_locator...设置次刻度，每个月一个刻度 fmt_month = mdates.MonthLocator() # 默认即可 ax.xaxis.set_minor_locator(fmt_month) # 设置 x 坐标轴的刻度格式...ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m")) # 设置横坐标轴的范围 datemin = np.datetime64(data
一、matplotlib绘制热力图 Matplotlib是Python著名的2D绘图库，该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数，用于绘图和绘表，是强大的数据可视化工具和做图库，且绘制出的图形美观...二、seaborn绘制热力图 Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。...，默认是根据data数据表里的取值确定 center：数据表取值有差异时，设置热力图的色彩中心对齐值；通过设置center值，可以调整生成的图像颜色的整体深浅 robust：默认取值False；如果是True...如果是布尔型的DataFrame，则将DataFrame里True的位置用白色覆盖掉 ax：设置作图的坐标轴，一般画多个子图时需要修改不同子图的该值 **kwargs：All other keyword..., gnuplot2, gnuplot2_r, gnuplot_r, gray, gray_r, hot, hot_r, hsv, hsv_r, icefire, icefire_r, inferno,
所以我们要做的就是直接利用这个日志文件绘制训练过程loss，accuracy曲线。...修改gnuplot设置 在$ssd_root/tools/extra下执行 cp plot_log.gnuplot.example plot_log.gnuplot 绘制train loss单曲线 复制...plot_log.gnuplot.example的一个副本plot_log.gnuplot，在plot_log.gnuplot上修改，主要修改的是44行 下图是用rabbitvcs显示了修改前后的差异...的第一和第三列分别为x轴y轴 # VGG_VOC2007_SSD_300x300.log.train即为上一步生成的训练日志分析文件 plot "VGG_VOC2007_SSD_300x300.log.train...的第一和第三列分别为x轴y轴 #plot "VGG_VOC2007_SSD_300x300.log.train" using 1:3 title "train loss", "VGG_VOC2007_SSD
4,6)] color(<-crev(color2),color1) p<-file.choose() mydata的就是我们上面的...2400"," >=2400"), order=TRUE) world_map 的包文件...world，这样我们就可以直接绘制地图了 3绘制mercator坐标轴转换地图 -mercator-------------------------------------- ggplot()+ geom_map
本文介绍基于Visio软件绘制时间轴、日程安排图、时间进度图等的方法。 ...例如，刚刚出现了重叠情况的几个时间间隔元素，我们右键查看其开始与结束时间，可以发现是在2015年；而总时间轴我们刚刚已经修改过了，改成了2020年之后的时间。...此外，时间间隔也可以设置不同的类型。如下图所示，我们将原本嵌入在时间轴内部的时间间隔变成了用方括号绘制在时间轴外部的时间间隔。 接下来，我们可以在时间轴中添加“里程碑”。...最后，如果我们想为一个总时间轴设置多个附属时间轴，或者为某一个附属时间轴设置二级附属时间轴，都可以从左侧“形状”列表中选择“展开的日程表”。 ...并将其添加到合适的地方，调整好时间范围、样式即可。 综上，我们就可以用Visio软件绘制出好看的时间轴图了。
做数据分析的Matlab用户最常见的问题之一是如何在日期轴上绘制数据。很多时候，分析师最初会使用Excel处理数据，然后用相应的工具去处理数据，分析数据。...Excel有一种在日期轴上绘制数据的简单方法，但在Matlab中使用日期轴需要麻烦一点。...但matlab针对这种特殊情况也有对应的一些函数，使用Matlab完成这项任务并不难，而且和大多数Matlab函数一样，它具有相当大的通用性。...使用datenum，用户可以用字符串或多个参数指定日期和时间。要从datenum中检索日期和时间，用户可以使用datevec。Matlab将datenum的输出用于绘图上的x轴数据。...例如，假设用户希望以6个月的间隔绘制3年的数据。首先要创建要绘制的日期、月份和年份的矢量。之后，将这些矢量转换为日期数字，并根据数据绘制日期数字。
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # For c...
使用 gnuplot 绘制趋势图 有数据以后，就该通过图表呈现了，这个任务是通过 gnuplot 工具完成的。...时间轴没问题了，现在主要是同时在一张图表上显示 score 与 rank，而它们取值范围差别较大，共用一个纵轴有点被压扁的感觉。...4.3 绘制多图 参考附录 4 ，给出的解决方案是绘制多个子图，分别进行展示 1 #!...汇总 有了上面 gnuplot 脚本，就可以直接用一个 shell 脚本搞定绘制与打开图片两个过程了： plot.sh 1 #! /bin/sh 2 gnuplot ....参考 [1].WP 获取博客园积分，并以图表形式呈现变化趋势 [2].Ubuntu环境下使用gnuplot由数据表绘制曲线图 [3].利用 gnuplot 绘制时间序列图 [4].谈谈gnuplot（三十四
此外，matplotlib还有一个基于图像处理库（如开放图形库OpenGL）的pylab接口，其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。...免费是其优点 与 Gnuplot的比较 gnuplot和matplotlib都是成熟的开源项目。 它们都可以产生多种不同绘图类型。...图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包，如Numpy。只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。...图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包，如Numpy。 只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。...脚本 坐标轴,线等实际的绘制 matplotlib图形的绘制 将数据进行可视化,更直观的呈现 使数据更加客观、更具说服力 折线图 plt.plot() 用来展示数据的变化趋势 (两张图放在同一个画布中
在绘制柱形图的时候， 我们经常会遇到Y轴部分数据范围很广的情况。有些数值很大，但是有些有非常小，不在一个尺度范围内。...如果直接使用最大值作为y轴的范围，那么那些数值很小的柱子就会显得很矮，画出来的图会很难看。遇到这种情况我们该如何处理呢？今天就给大家分享一下截断Y轴的柱形图。...",style="slash") axis(2,at=from,las=2,bty="n") # 如果想要去掉上、右框，可以去掉gap.barplot(y,gap=c(from,to),las=2)中的
在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot，这个是免费的，Python有一个包可以调用gnuplot，但是语法比较不习惯，而且画图质量不高。...Matplotlib.pyplot快速绘图 快速绘图和面向对象方式绘图 matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表中的每个绘图元素，例如线条Line2D、文字Text、刻度等在内存中都有一个对象与之对应...绘制多子图（快速绘图） Matplotlib 里的常用类的包含关系为 Figure -> Axes -> (Line2D, Text, etc.)一个Figure对象可以包含多个子图(Axes)，在matplotlib...可以使用subplot()快速绘制包含多个子图的图表，它的调用形式如下： subplot(numRows, numCols, plotNum) subplot将整个绘图区域等分为numRows行* numCols...subplot在plotNum指定的区域中创建一个轴对象。如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除。 ?
K线图是金融领域常用的技术分析工具，可以洞察地展示股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价等信息。在投资决策中，对多个股票的走势进行对比分析是非常重要的。...随着互联网和数据分析技术的发展，Python成为一种流行的编程语言，广泛评估数据处理和可视化。Python提供了丰富的库和工具，使得绘制K线图变得高效简单。...) / 10**9# 提取开盘价、收盘价、最高价和最低价ohlc = data[['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close']]使用mplfinance库可以方便地绘制不同的...以下是一个绘制K线图的示例代码import mplfinance as mpf# 绘制K线图mpf.plot(ohlc, type='candle', style='yahoo', title='AAPL...K线图mpf.plot(ohlc, **kwargs)最后，我们可以将绘制好的K线图保存为图片或PDF文件。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像，同时对齐各个栅格图像的空间范围，统一其各自行数与列数的方法。 首先明确一下我们的需求。...—因为我们要统一各个栅格图像的行号与列号，所以很显然，这里这个模板图像就需要找各个栅格图像中，行数与列数均为最少的那一景图像。...这里需要注意，如果大家的各个栅格图像中，行数与列数最少的栅格不是同一个栅格，那么可以分别用行数最少、列数最少的这两个栅格分别作为模板，执行两次上述代码。 ...其中，第一个参数就是当前循环所用的栅格图像文件，第三个参数是结果文件的保存路径与文件名，第四个参数则是模板文件；最后一个参数"MAINTAIN_EXTENT"是为了保证得到的裁剪后结果图像严格与模板图像的行数...运行结果后，可以发现所有输出结果文件就具有完全一致的行数与列数了，且其各自的像元位置也是完全一致的。 至此，大功告成。
右对齐的 只读的input
前言 之前写过一篇绘制博客园积分与排名趋势图的文章——《查看博客园积分与排名趋势图的工具 》，使用那篇文章介绍的工具，可以通过趋势图直观的看出排名前进的走势。...想想就很激动呐~ 积分-排名曲线 在开始拟合数据之前，我们先看下现在的趋势图： 它的横轴是时间轴，两条纵轴分别是积分与排名。...想要绘制这样一条曲线，gnuplot 脚本改动并不大： 1 #!...这里也可以将多个拟合函数的预测值放在一个文件，毕竟他们的 x 轴数据都是一样的嘛，没有这样做的原因主要是考虑到后期可能加入新的拟合函数来进行预测，独立存储的话互不干扰，加入删除都比较方便，利于扩展。...在gnuplot中，绘制一些分段函数 [7]. gnuplot使用手册 [8]. shell脚本，awk实现跳过文件里面的空行。 [9]. AWK 打印匹配内容之后的指定行 [10].
我在官网上查找了一下fio自带的命令fio_generate_plot和fio2gnuplot工具的用法，找到了图像的绘制方法，在某一个单一的场景下，确实可以使用这两个工具来进行硬盘性能图像绘制，但是问题是...，如果要对比多个场景下绘制出来的图像的差异，fio自带的绘图工具实现起来就有些困难了，但是确实也能实现。...如图所示为磁盘iodepth不变，numjobs在(1,8,16)三种不同的场景下绘制出来的结果，具体怎么绘制的，原谅我暂时也没找到办法。这是前人绘制出来的图像。...在figure图表之上增加多个子图，然后在子图之上绘制点和线 # 通过add_subplot增加子图（返回了一个axes坐标轴），该方法需要三个参数，分别为：numrows, numcols,...第二条是橙色的线条： ax.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]) 这条命令第一个数组是x轴的数组，第二个数组是Y轴的数组 这两条线出现了部分重复的地方，所以看上去像是一条直线一样。
最近工作需要绘制ROC曲线，对该曲线的计算细节进行了一番摸索。...当前搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联，导致我对它的概念有了曲解，理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准，所以在绘制曲线前使用逻辑回归（我的响应变量是0-1类型）对数据建模分析。...阈值不同，可以得到不同的结果，但是由分类器决定的统计图始终是不变的。这时候就需要一个独立于阈值，只与分类器有关的评价指标，来衡量特定分类器的好坏。...— ROC曲线与AUC值 在R里面，有ROCR与专门的机器学习包mlr可以进行建模和绘制ROC曲线，以及相关参量的计算。...实际上，不需要使用任何模型，也可以绘制ROC曲线，因为ROC曲线的绘制就是选择阈值与计算当前阈值下假阳性率与真阳性率变化的过程。
双y轴图在实际科研过程中比较常见。但我们常常会为了要把某个图形置于顶层，又或者是要把某个图形对应的y轴固定在某一侧而感到烦恼。别怕，今天这篇推文将会解决你的疑虑！...首先，我们先来绘制一个正常的双y轴图。从图中可以看到，红色的三角函数是在底层，而蓝色的直线是在顶层。...用ax1先绘制直线，再用ax2绘制三角函数。...1所绘制图的y轴坐标可以发现，虽然图形的显示层级(底层和顶层)发生了变化，但y轴也随之发生了对调。...有没有什么方法可以让让y轴固定不动的同时，显示层级发生变化呢？ 下面这个方法3在方法1的基础上，给出了facecolor的妙用。
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