我试图用不同的字符和颜色绘制两个变量fdr_new和fdr_old,蓝色和o表示fdr_old红色,x表示fdr_new,下面是我尝试过的--我在图中没有看到任何红色和x,不确定我做错了什么(只粘贴df.head())。
df:
df = pd.read_csv('~/plot.txt', sep='\t')
df.head()
id1 fdr_new fdr_old
a 0.025673 0.004912
b 0.098444 0.002133
c 0.00003 0.000004
d 0.330957 0.302002
e
我试图用Seaborn绘制一个统计时间序列,但我似乎弄不明白。我尝试过使用lmplot和tsplot方法,但显然遗漏了一些关键的东西。
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as pylab
p = pd.DataFrame({
"date": pd.date_range('1/1/2015', periods = 12),
"values":range(1,13)
})
# Regular Matplotlib (via pan
我想要在3D中绘制我的,如下图所示(填充的圆圈基于偏角以灰度显示;较深的颜色意味着R.A.-12月中较低的declination.The点。平面是天体平面上的投影)
我像这样绘制,但我不能得到上面给出的数字
import numpy as np, math
import matplotlib.pyplot as plt
from astropy.table import Table
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
data=Table.read('test_data.fits')
min_red=min(data['
我正在绘制一个pandas dataframe,df.plot(kind='bar',...),有很多条(+5000),小心地定义条形宽度等于我的x点之间的间距。所有的情节都很好,除了酒吧的颜色,以浅灰,几乎看不见。你知道为什么会发生这种事吗?我怎样才能改变这个颜色?
示例:
import numpy as np
import pandas as pd
x = np.arange(5000)
y = np.random.random(5000)
df = pd.Series(y,x)
example = df.plot(kind="bar", color=&
我有一个数据框架,其中包含每个站点、每次公交车旅行和每天的乘客数量。 我想绘制一个直方图,向我们显示按出发时间排序的所有不同[trip_id, day]组合的乘客数量。 下面的最小示例产生了预期的结果: import pandas as pd
import random
# Dummy dataframe where:
# day = day of operation
# line = bus line number
# trip = the trip ID
# dep_time = departure time
# stop_name = the stop name
# load = n
实际上,在Python中,我希望根据给定的、通常定义的条件,有条件地绘制颜色变化的序列
import pandas as pd
import matplotlib as plt
a = pd.Series(range(0,10), index=pd.date_range('2011-1-1',periods=10)
a.plot()
# here with the standard color
但是当满足某个条件时(比如func_condition(a) > some_value),我希望我绘制的序列在所选的周期内改变颜色(在本例中,它是一个datetime_index
假设我有一个pandas DataFrame,格式如下:
Month Thing1 Thing2 Tot
0 Jan-12 A Z 0.005880
1 Jan-12 A Z 0.024500
...
20 Jan-12 B Y 0.001533
21 Jan-12 C X 0.003892
22 Jan-12 C X 0.001680
23 Jan-12 C X 0.001680
24 Jan-12 C