我想创建一个有内嵌图形的图形。但是,嵌入并不共享主图形的样式属性。我如何强制嵌入共享主图形的样式属性?我使用的代码如下:
def initializeFigure(xlabel, ylabel, scale= 'loglog',width='1col', height=None):
import matplotlib as mpl
from matplotlib import pyplot as plt
# make sure defaults are used
plt.style.use(['science',
这个问题与我之前问"“的问题有关,但现在我想更改x和y轴的比例。当我设置x和y轴的范围,然后指定主要刻度和次要刻度的间隔时,它强制x和y轴相同。
这是我的代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
for key, value in sorted(data.items()):
x = value[0][2]
y = value[0][3]
count = value[0][4]
ax.annot
我绘制了一个符号图,因为我想用对数标度绘制,而一些量是负的。但是y轴的滴答是混乱的。蜱之间的长度是不一样的。这是我为情节编写的代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
import uncertainties
from uncertainties import ufloat
from uncertainties.umath import *
import uncertainties.unumpy as unp
ANISO_POLY=['2','3
我使用matshow()方法绘制了一个900X900二维数值数组,结果很好,但我不想显示像素在轴上的位置,而是想在指定位置用不同的字符串标记x轴和y轴(例如:x=50、x=200、x=700、y=50、y=200、y=700)。我还希望仅在指定位置(eg.x=100、x=400和x=900)显示x和y刻度。那么,该怎么做呢?这是我的示例代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locat
我试图在一个在x轴上有日期时间的地块上添加一些特殊x值的自定义标签。下面是这个情节的一个例子:
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.dates import AutoDateLocator, ConciseDateFormatter
import numpy as np
x = np.array([1100, 1800, 2900], 'datetime64[ms]')
y = np.array([1.1, -0.9, 0.2])
labels = {k: v for k, v in zip(x, [
在下面的代码中,Matplotlib给出了5.0到10.0的正确范围,为什么Seaborn是不同的呢?
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
from matplotlib import ticker
sns.set()
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
x = np.linspace(5, 10)
y = x ** 2
sns.barplot(x, y, ax=ax1)
ax1.xaxis.set_major_locator(ticker.Mu
我有一个来自数据帧的代码 Y = df['label']
for col in categorical_cols:
tab = pd.crosstab(df[col],Y)
annot = x.div(x.sum(axis=1).astype('float64'),axis=0)
annot.plot(kind='bar',stacked=True)
plt.title('Distribution of %s'%col)
plt.xlabel('%s'%col,size=&
晚上好,我正在用下面的代码在这个图上绘制我的DF:
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.colors import LightSource
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
#fig(finestra) creation and subplot(threedee) creati