后台有一个读者留言matlab修改x轴的数值为日期和时间，故分享一下这个内容 这个问题的关键是需要首先把时间转为matlab对应的datetime格式，然后再用xtickformat方法修改坐标轴数据。...% 转换为日期字符串 % 创建图表 plot(x, sin(x)); % 示例数据 % 设置x轴的刻度和标签 xticks(x); xticklabels(dateStrings); 场景2）...('日期时间') xtickformat('yyyy-MM-dd HH:mm') % 设置 x 轴刻度的日期时间格式 % 添加标题和标签 title('示例数据的日期时间图') ylabel('值')...使用 xtickformat 函数将 x 轴刻度格式设置为 yyyy-MM-dd HH:mm，这样 x 轴上的日期时间就会按照指定的格式显示。...读者可以根据实际的日期时间数据和需求来调整代码中的日期时间数组和其他参数。 场景3） 更改带持续时间的 x 轴刻度值。创建 x 轴为持续时间值的图。然后更改刻度线所在的持续时间值。
分析 ---- 1.效果展示 主要效果就是，x轴 显示时间单位。 下图展示的就是想要到达的效果。 其实主要是运用了datetime.date这个类型的变量作为x轴坐标的数据输入。 ? 2....源码 将data.txt中的数据读入，用matplotlib中的pyplot画出，x轴为时间。 数据文本 data.txt，除了第一行表头外，每一列都用制表符Tab（\t）隔开。...continue #这行明显不是有效信息 data = line.split('\t') time = data[0] # 使用最新日期的数据...= 0: if time == l_time[-1]:#如果这一行时间与上一行的时间相等，删除上一行数据 print('删除上一行:' + time...，将str类型的数据转换为datetime.date类型的数据，作为x坐标 xs = [datetime.strptime(d, '%Y/%m/%d').date() for d in l_time
继续对Echarts的属性进行探索，关于如何修改Echarts的x和y轴坐标颜色的问题，继续看，主要修改代码的地方： /*改变xy轴颜色*/ axisLine:...} }, 写一个实例的代码如下： <!...type: 'category', boundaryGap: false, /*改变x轴颜色...yAxis: { splitLine: { show: false }, /*改变y轴颜色..."3", "4", "5"] }] }); 如图所示，已经将xy轴的颜色改变成为红色
_SSD_300x300.log.train两个解析过的文件 ?...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...删除掉注释后plot_log.gnuplot的完整内容及说明 reset set terminal png # 输出文件名 可不改 set output "VGG_VOC2007_SSD_300x300...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
然而在博客园后台，只能看到当天的积分与排名，历史值和趋势却没有办法查询，对于文章发表后对自己积分与排名的影响并不直观，于是就想到自己动手做一个积分与排名趋势图这样一个工具。 具体步骤 1....首先在我的测试环境（CentOS 6.7）上安装 gnuplot $ sudo yum install gnuplot $ gnuplot --version gnuplot 4.2 patchlevel...识别日期，修改一下脚本（增加 6-8 行） 1 #!...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。...(除了不能直接打开图片，因为 eog 不能正常工作，可以换成 mspaint 工具)，下面是在 Windows 上输出的效果： 貌似着色和字体不太一样，可能是我用的版本比 Linux 上面高一点，其它方面没什么差别
2021-05-08：给定两个非负数组x和hp，长度都是N，再给定一个正数range。x有序，x[i]表示i号怪兽在x轴上的位置；hp[i]表示i号怪兽的血量 。...range表示法师如果站在x位置，用AOE技能打到的范围是：[x-range,x+range]，被打到的每只怪兽损失1点血量 。返回要把所有怪兽血量清空，至少需要释放多少次AOE技能？...0开始，但在arr里是从1开始的 // sum[]模拟线段树维护区间和 // lazy[]为累加懒惰标记 // change[]为更新的值 // update[]为更新慵懒标记...{ ret.arr[i] = origin[i-1] } ret.sum = make([]int, MAXN的累加和信息...信息 this.pushUp(rt) } // 1~6 累加和是多少？
2024-02-28：用go语言，有一个由x轴和y轴组成的坐标系， "y下"和"y上"表示一条无限延伸的道路，"y下"表示这个道路的下限，"y上"表示这个道路的上限， 给定一批长方形，每一个长方形有(x1...像素点是水平或竖直方向连接的。 给你两个整数 x 和 y 表示某一个黑色像素的位置。 请你找出包含全部黑色像素的最小矩形（与坐标轴对齐），并返回该矩形的面积。...7.在minArea函数中，调用辅助函数获取左边界、右边界、上边界和下边界，并计算矩形的面积（(right - left + 1) * (down - up + 1)）。...8.在main函数中，定义一个示例图片image和给定的点(x, y)，调用minArea函数并将结果打印出来。...总的额外空间复杂度：除了存储输入数据和输出结果的额外空间外，代码没有使用其他额外的空间，因此总的额外空间复杂度为O(1)。
as plt # 使用不同的pyplot函数，我们可以创建、定制和显示一个plot。...'], first_twelve['VALUE']) # 虽然y轴看起来不错，但x轴标记标签太过接近，无法阅读 # 我们可以旋转x轴刻度标签90度，这样它们就不会重叠 # 我们可以使用浮点数或整数值来指定旋转的程度...# rotation 指定x轴标签的角度 plt.xticks(rotation=45) plt.show() ?...'], first_twelve['VALUE']) # 虽然y轴看起来不错，但x轴标记标签太过接近，无法阅读 # 我们可以旋转x轴刻度标签90度，这样它们就不会重叠 # 我们可以使用浮点数或整数值来指定旋转的程度...# rotation 指定x轴标签的角度 plt.xticks(rotation=90) # xlabel(): 接受一个字符串值，该值被设置为x轴标签 plt.xlabel('Month') # ylabel
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。...Y轴刻度字体的大小 plt.tick_params(labelsize=20) # 坐标轴上显示具体的数据 for a, b in zip(x1, y1): plt.text(a, b, b,...ha='center', va='bottom', fontsize=30) # 坐标轴上显示具体的数据 for a, b in zip(x1, y2): plt.text(a, b, b, ha...(axe) # 指定标签的位置 loc 0代表最佳位置 plt.legend(loc=0,fontsize=20) # 坐标轴上显示具体的数据 for a, b in zip
坐标轴 (Axes)：图表中的数据区域，它可以包含多条曲线或数据点。 曲线 (Line)：用来展示数据的线段。 刻度 (Ticks)：坐标轴上显示的数据标记。...# 示例：为图表添加标题和坐标轴标签 plt.plot(x, y) # 添加标题 plt.title("简单的折线图") # 添加坐标轴标签 plt.xlabel("X轴") plt.ylabel(...plt.legend() # 显示图表 plt.show() 2.3 调整坐标轴与刻度 我们可以手动设置坐标轴的范围和刻度，使图表的显示更加清晰。...# 绘制图表 plt.plot(x, y) # 设置坐标轴的范围 plt.xlim(0, 6) # X 轴的范围 plt.ylim(0, 30) # Y 轴的范围 # 设置 X 轴和 Y 轴的刻度...') # 绘制折线图 plt.plot(data['日期'], data['销售额']) # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('每日销售额') plt.xlabel('日期') plt.ylabel
但这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史，类似于gitstats的定量统计数据工具则（如每日提交量，行数等）更能反映项目的开发进程和活跃性。...本文主要讲解gitstats的部署和效果，对于需要写工作总结报告的同事，相信这个工具可以帮助你们在工作量数据栏上添砖加瓦。...作者数：列举所有的作者（提交数，第一次提交日期，最近一次的提交日期），并按月和年来划分。 文件数：按日期划分，按扩展名名划分。 行数：按日期划分。...Gitstats 在windows上的部署 第一步：安装部署python2.X 下载python：https://www.python.org/downloads/release/python-2713.../ 安装python：python-2.7.13.msi 双击安装即可 测试安装：终端输入 python 第二步：安装部署gnuplot 下载&安装 Gnuplot v5.2.2 _x64位.exe
整体来说ab因为不能利用到多核，不能进行参数化，不支持http和https以外的协议等原因，只适合单个组件的粗略测试，比如Apache http。...-d不显示"percentage served within XX [ms] table"消息(兼容以前的版本)。 -e csv-file 输出百分率和对应的时间，格式为逗号份额的csv。...-n requests 会话执行的请求数。默认为1。 -p POST-file 附加包含POST数据的文件。注意和-T一起使用。...-S 不显示中值和标准偏差值，而且在均值和中值为标准偏差值的1到2倍时，也不显示警告或出错信息。默认显示最小值/均值/最大值。...默认是白色背景的两列。 -x -attributes 设置属性。此属性填入 。 -X proxy[:port] 使用代理服务器。
添加文本信息和备注 fig = go.Figure(data=go.Ohlc( x=df['Date'], # 日期和四组数据 open=df['AAPL.Open'], high...shapes = [dict( # 显示形状的位置和线宽等信息 x0='2015-06-01', x1='2016-05-13', # x的取值 y0=0,...具体日期的OHLC图 上面的图形都是连续型日期(基于月份)的OHLC图形，下面介绍的是如何绘制具体某些日期的OHLC图形 # 如何生成一个datetime时间对象 import plotly.graph_objects...2、指定需要隐藏的时间：可以是星期，也可以是具体的某天 # 隐藏周末和节假日 fig = px.scatter( df, x='Date', y='AAPL.High', range_x...=0).reset_index(drop=True) # 指定横纵axis=0上的合并数据 td ?
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...如果是DataFrame，则df的index/column信息会对应到heatmap上，即df.index对应到热力图的x轴，df.columns对应到热力图的y轴 vmax，vmin：分别是热力图的颜色取值最大和最小范围...，且没设定vmin和vmax的值，热力图的颜色映射范围根据具有鲁棒性的分位数设定，而不是用极值设定 annot(annotate的缩写)：默认取值False；如果为True，在热力图每个方格写入对应的数据...linecolor：切分热力图上每个矩阵小块的线的颜色，默认值是 white xticklabels,，yticklabels：xticklabels控制x轴标签的输出；yticklabels控制y轴标签的输出...默认值是auto，如果是True，则以DataFrame的index作为x轴标签、columns作为y轴的标签。如果是False，则不添加行标签名。如果是列表，则标签名改为列表中给的内容。
在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...) 数据包含日期、价格和销售数量列。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。
在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...数据包含日期、价格和销售数量列。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。 ...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。
第 5-6 行在 Kline 上添加属性 图例：'K-Line'， x 坐标轴数据：日期 y 坐标轴数据：一定要按 [开盘值, 收盘值, 最低值, 最高值] 的顺序，之前处理数据特意按这个顺序设定 DataFrame...第 15-16 行在 Overlap 上分别添加之前的 Kline 和 Line，这样就把所有对象整合在一起了。...第 2 行用 Kline() 构造函数生成 K 线对象，然后 用 add_xaxis() 来修饰 x 轴（第 3 行）传入日期列表 用 add_yaxis() 来修饰 y 轴（第 4 行）传入价格列表...第 6 -7 行创建 Kline 对象 (标题放左边)，并添加 x 轴数据、y 轴数据和“允许横轴拉伸”。...再用 Bar() 构建交易量柱状图，注意第 112-115 行代码，这些设置为了不显示柱状图的 x 轴上的信息。 最后将 K 线图、两条移动均线图和交易量柱状图组合。 看效果吧。
入门实例 首先来看一个基本的时间序列图，以及格式化x轴的日期显示方式： from datetime import datetime,timedelta from matplotlib import pyplot...y,lineStyle='solid') #格式化x轴日期显示 plt.gcf().autofmt_xdate() #指定显示的格式 date_format = mpl_dates.DateFormatter...综合实例 我们从一个数据文件中data.csv读取过去一段时间关于比特币的价格收盘价的数据走势，内容大致如下： ?...('data.csv') #csv文件中数据中date为str类型 #这里做处理方便展示图表时 #能够按照日期排序显示 data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'...Close'] #调用plot_date() #显示时间序列数据图表 plt.plot_date(price_date, price_close, linestyle='solid') #格式化x轴日期显示
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