我正在尝试使用pandas和matplotlib.pyplot绘制一个导入的csv文件。csv文件有20k个数据点,为了简单起见,它是线性的。我有以下代码: import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv(r'/Users/ephemeralhappiness/Desktop/Packet/20kData.csv')
df = pd.DataFrame(data, columns=['Displacement Into Surface', 'Load On S
我在Matlab中绘制以下函数时遇到问题:
x = 10*((sin(pi*f*0.1))/(pi*f*0.1))^2;
我使用的是以下代码:
f = -50:0.1:50;
x = 10*((sin(pi*f*0.1))/(pi*f*0.1))^2;
plot (f,x);
我可以使用我在google上找到的图形工具来绘制函数,但是MATLAB只给了我一个空白的图形。轴线也不符合我应该得到的东西。
有没有人知道为什么这个图看起来不像它应该出现的样子?
我有一个与多变量时间序列相对应的数据,我想绘制它。每个通道都会出现在自己的一组轴线上,所有的地块都垂直排列。我还想添加使用Bokeh的交互式选项,包括通过单击其标签从视图中删除一个通道的能力。
没有Bokeh,我可以使用子图来获得垂直叠加的单独的“静态”图,如下所示:
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
A=np.random.rand(800,10)
df=pd.DataFrame(data=A,columns=['a','b','c&
我正在尝试使用pandas来绘制特定的图形,但它似乎想要生成自己的图形,而不是使用/重置pyplot的当前图形。
我如何才能让熊猫画出当前的(或者更好的,明确给出的)图形?
from matplotlib import pyplot
import pandas
df = pandas.DataFrame({'a': list(range(1000))})
fig1 = pyplot.figure(figsize=(5, 10))
assert pyplot.gcf() is fig1 # succeeds
df.plot() # does not draw to fig1
a
我试图在同一个轴上绘制具有相同颜色但不同颜色强度的多个图形。然而,我的结果似乎对所有颜色都有相同的强度,不确定如何解决这个问题。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
iterations = 3
for i in range(iterations):
data = np.random.normal(size=10)
plt.plot(data, c="red",alpha=1/3)
plt.show()
我尝试在不同的子图中绘制图像,但由于某些原因,图像的轴线在绘制过程中发生了变化。为了演示这一点,在下面的示例中,我在一个4x2的子图网格中绘制图像,并不断检查第一个图像的轴是否保持不变:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
_,ax = plt.subplots(4,2)
ims = [[None]*2]*4
for i in range(4):
for j in range(2):
plt.sca(ax[i][j])
ims[i][j] = plt.imshow(np.random
我试图找出如何消除当一个函数被“切分”时出现的虚假“连接线”,使它只在一个时间间隔内绘制出来。例如,假设我有一个角函数,从0到10 pi (或者甚至更大),我只想在0到2pi范围内绘制这个函数。我可以使用一个模块操作来修复数据,但是如果我绘制它,我会得到一条从2 pi到0的连接线,这是我不想绘制的。这是一些代码,显示了我在说什么。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.linspace(0, 10*np.pi, 1000)
y = t + np.sin(t)
t2 = t%(2*np.pi)
plt.p
Matplotlib的pyplot中的“交互模式”文档是这样写的:
pyplot接口的交互式属性控制是否在每个pyplot命令上绘制图形画布。如果interactive为False,那么在每个plot命令上都会更新地物状态,但只有在显式调用draw()时才会绘制。当interactive为True时,每个pyplot命令都会触发一次绘制。
这似乎足够清楚:当交互模式打开时,可以在不执行draw()的情况下执行plot()。但是,在以下代码中执行draw()不会执行任何操作:
from matplotlib import pyplot as pp
# Interactive mode is