在matplotlib中有没有自动操作图例的方法来避免重叠数据点和图例?我有很多数据点和固定的y轴范围,如果图例在数据点上,我可以指示matplotlib向左或向下移动图例吗?谢谢
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(1, 100)
y = -1/x
plt.plot(x,y, label='x and y', linewidth=30)
plt.legend()
plt.show()
我正在尝试用下面的代码绘制速度剖面图。将绘制轴,但不会绘制数据点。 import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
n = 0.4
k = 53
d = 0.000264
r = 0.000132
p = 15000
u = (n/n+1)*(p*1/2*k)**(1/n)*(d**((n+1)/n) - r**((n+1)/n))
plt.plot(u) 生成的图表: ?
我有不同长度的时间序列数据(信号),我希望在刻度和信号之间没有任何空白。
目标:绘制每个信号,因此(物理)打印图形将显示每个数据点。情节应保存到档案中。
给予:
最大打印分辨率600 dpi打印机。
具有不同数目的数据点的信号(从30000到100000)。
信号示例:
import numpy as np
Fs = 512
# Create random signal
np.random.seed(1)
data = [np.random.uniform(-10000, 20000) for i in range(5*Fs)]
如果我只是用matplotlib来绘制它:
im
我正在显示转换成极坐标的数据点的分布情况,并使用直方图显示点的分布情况。如何将x轴改为π的倍数?
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Phi_coords = []
# Extracting phi values from polars
for i in range(len(test_polars)):
Phi_coords.append(test_polars[i][1])
# matplotlib histogram
plt.hist(Phi_coords, color = 'blue
我有两个numpy数组,一个形状(239,2)包含我的数据点,另一个形状(239,)包含这些数据点的二元高斯密度的值。
如何使用Matplotlib为我的密度函数在数据点的散点图上创建等值线图?
目前,当我尝试使用matplotlib中的contour函数时,我得到了一个TypeError: Input z must be a 2D array。如果我对每个数据点都有X轴、Y轴和概率密度的值,为什么z必须是2D的?我需要以某种方式进行插值吗?
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(X[:,0], X[:,1], c='green')
ax.sc
我试图绘制图形,因为我希望时间在x轴和整数数据在y轴。我收到以下错误
TypeError: float()参数必须是字符串或数字
plt.plot(time,data)在上面的命令中,它显示的错误时间包含数据点,从间隔15:46:00到16:45:00每隔一分钟,我还检查了数据类型,也显示了日期时间。
import matplotlib as plt
import matplotlib
import datetime as db
import matplotlib.pyplot as plt
time=["16:45:00","16:46:00",&
目前,我每2秒从CSV文件读取数据点,并使用matplotlib Funcanimation绘制数据点。然而,x轴上的日期标记是相互叠加的,因此是不可读的。我正在寻找一种有效的方法来安排x-滴答,这样它们就不会堆叠在一起。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import pandas as pd
def animate(i):
data = pd.read_csv('data.csv')
x = data.iloc[:,0]
y4
我希望在散点图中通过原点(0,0)的轴,这就是为什么我在下面的例子中设置了脊柱位置。问题是,我在散点图上的实际数据点掩盖了轴线上的滴答标签,因此看不到它们。
我如何让matplotlib用我的轴勾标“覆盖”数据点,这样就可以看到它们了?
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
x = np.random.randn(5000)
y = np.random.randn(5000)
f, ax = plt.subplots()
plt.scatter(x,y
我正在用10000 x轴数据点绘制Matplotlib图表。为了避免X轴标签的重叠,我使用了40的主要MultipleLocator和10的小MultipleLocator。这段代码适用于1000个数据点。
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.ticker as mticker
##generating 1000 data points
years = [i for i in range(1,10000)]
data = np.random.rand(len(years))
fi
我正在用python中的matplotlib绘制一个散点图。我想根据某些功能对点进行着色,如下所示:
import matplotlib.pyplot as plt
def color(x, y):
# based on some rules, return a color
if(condition):
return 'red'
else:
return 'blue'
plt.scatter(index, data) #c= something?
我知道matplotlib.from_levels_an