我需要使用Matplotlib绘制对数直方图( log10规模中的机器人x和y),但以下代码没有显示我想要的输出: import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax1 = plt.subplots()
# suppose to have an array x
ax1.hist(x, ec='white', color="red")
plt.xscale("log")
plt.yscale("log")
plt.show() 我想要的输出是一个直方图,其中x=np
我必须使用参数p= 0.01模拟100,000个几何随机变量,并将结果绘制在直方图上,其中每个值对应于1到1000的值。什么是存储桶,如何创建直方图?这就是我到目前为止所拥有的。 p = 0.01
n = 100000
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
y = np.random.geometric(p,n)
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
我必须处理一个巨大的python列表:我有两个列表,大约有50.000个元素,我必须从第一个列表中减去第二个元素,然后生成一个直方图。事实是,我当然没有足够的内存来存储50.000x50.000个元素,所以我必须找到另一种方法。我所做的(适用于较短的列表)只是做每个差异,并将它们存储在一个列表中,然后我使用matplotlib直方图函数绘制,但我认为我需要生成一个实时直方图,这样我就不必存储每个差异。我试着这样做一个直方图: for i in range (0,x):
if ((i*H)<r<(H+i*H)):
d[
我试图创建一个带有海运的直方图,从0开始到1,但是只有在0.22到0.34之间的日期。我希望空空间更多的视觉效果,以更好地显示数据。
我创建我的床单
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
%matplotlib inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
set_matplotlib_formats('svg'
当我给直方图着色时,它接受不同颜色的列表,但是,对于孵化它,它只接受一个值。
这是代码:
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
data = [np.random.rand(100) + 10 * i for i in range(3)]
ax1 = plt.subplot(111)
n, bins, patches = ax1.hist(data, 20, histtype='bar',
color=['0', '0.33', &
我正在使用Jupyter笔记本中的绘制直方图,如下所示:
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
df = pd.read_csv('CTG.csv', sep=',')
sns.distplot(df['LBE'])
我有一个列数组,其中包含我想要绘制直方图的值,并且我尝试为每个列绘制一个直方图:
c
我想要更改直方图的默认x范围。数据的范围是从7到12。但是,默认情况下,直方图从7开始,到13结束。我希望它从6.5开始,到12.5结束。但是,滴答应该从7到12,我该怎么做呢?
import asciitable
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.mlab as mlab
import pylab
from pylab import xticks
data = asciitable.read(file)
hmag = data['col8']
visits = data
我有一些数据是正态分布的,我已经安装了一个pdf。但是,我希望从数据集中获得给定值的可能性。据我所知,这是pdf下的垃圾箱区域,x的值就在这里。是否有一个numpy或scipy.stats函数来生成这个?我已经看过了,但要么我看不见,要么我的缺乏理解阻碍了我。到目前为止,我已经:
import h5py
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.mlab as mlab
import scipy.stats as stats
import numpy
import math
a = &