Questions tagged «matplotlib»

我有此数据帧diamonds，它由被等变量(carat, price, color)，我想画的散点图price来carat为每个color，这意味着不同的color具有在图中不同的颜色。 这很容易 R与ggplot： ggplot(aes(x=carat, y=price, color=color), #by setting color=color, ggplot automatically draw in different colors data=diamonds) + geom_point(stat='summary', fun.y=median) 我不知道如何在Python中使用matplotlib？ PS： 我知道辅助绘图软件包，例如seaborn和ggplot for python，我不喜欢它们，只是想了解是否有可能matplotlib单独使用; P 做这项工作。

102 matplotlib  pandas  visualization 

在matplotlib中，我可以使用pyplot.xscale()或设置轴缩放Axes.set_xscale()。这两个函数接受三个不同的尺度：'linear'| 'log'| 'symlog'。 'log'和之间有什么区别'symlog'？在我做的一个简单测试中，它们看起来完全一样。 我知道文档说它们接受不同的参数，但是我仍然不了解它们之间的区别。有人可以解释一下吗？如果有一些示例代码和图形，答案将是最好的！（另：“符号”的名称从何而来？）

101 python  matplotlib  scale  logarithm 

我有这张图片： plt.plot(sim_1['t'],sim_1['V'],'k') plt.ylabel('V') plt.xlabel('t') plt.show() 我想隐藏数字；如果我使用： plt.axis('off') ...我得到这张图片： 它还会隐藏标签V和t。隐藏值时如何保留标签？

101 python  matplotlib 

我想制作一个像这样的热图（显示在FlowingData上）： 源数据在这里，但是可以使用随机数据和标签，即 import numpy column_labels = list('ABCD') row_labels = list('WXYZ') data = numpy.random.rand(4,4) 在matplotlib中制作热图非常简单： from matplotlib import pyplot as plt heatmap = plt.pcolor(data) 我什至发现了一个看起来正确的colormap参数：heatmap = plt.pcolor(data, cmap=matplotlib.cm.Blues) 但是除此之外，我不知道如何显示列和行的标签以及如何以正确的方向显示数据（起源在左上角而不是左下角）。 尝试操作heatmap.axes（例如heatmap.axes.set_xticklabels = column_labels）都失败了。我在这里想念什么？

100 python  matplotlib  data-visualization  heatmap 

我已经将我的Series系列产品，并将其强制为dtype =的datetime列datetime64[ns]（尽管仅需要日期分辨率...不确定如何更改）。 import pandas as pd df = pd.read_csv('somefile.csv') column = df['date'] column = pd.to_datetime(column, coerce=True) 但是绘图不起作用： ipdb> column.plot(kind='hist') *** TypeError: ufunc add cannot use operands with types dtype('<M8[ns]') and dtype('float64') 我想绘制一个直方图，该直方图仅按周，月或年显示日期计数。 当然有办法做到pandas吗？

100 python  pandas  matplotlib  time-series 

Pycharm不显示以下代码中的图： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as plt ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)) ts = ts.cumsum() ts.plot() 发生的是，一个窗口出现了不到一秒钟，然后又消失了。 在图表显示的相同代码上使用Pyzo IEP IDE（使用相同的解释程序）。 ...所以问题一定出在Pycharm上。我试过使用python.exe和pythonw.exe作为解释器，两者的结果相同。 这是我的sys_info： C:\pyzo2014a\pythonw.exe -u C:\Program Files (x86)\JetBrains\PyCharm Community Edition 3.4.1\helpers\pydev\pydevconsole.py 57315 57316 PyDev console: using IPython 2.1.0import sys; print('Python %s on %s' % (sys.version, …

100 python  matplotlib  pycharm 

我目前正在评估其他python绘图库。现在，我正在尝试使用matplotlib，但对性能却感到非常失望。下面的例子是从SciPy例子中修改而来的，每秒只能给我约8帧！ 有什么方法可以加快速度，还是应该选择其他绘图库？ from pylab import * import time ion() fig = figure() ax1 = fig.add_subplot(611) ax2 = fig.add_subplot(612) ax3 = fig.add_subplot(613) ax4 = fig.add_subplot(614) ax5 = fig.add_subplot(615) ax6 = fig.add_subplot(616) x = arange(0,2*pi,0.01) y = sin(x) line1, = ax1.plot(x, y, 'r-') line2, = ax2.plot(x, y, 'g-') line3, = ax3.plot(x, y, …

100 python  matplotlib 

在Matplotlib中，制作图例（example_legend()如下图）并不难，但我认为将标签放在要绘制的曲线上是更好的样式（example_inline()如下图所示）。这可能很麻烦，因为我必须手动指定坐标，并且，如果我重新设置图的格式，则可能必须重新定位标签。有没有一种方法可以在Matplotlib中自动在曲线上生成标签？奖励点，使文本能够以与曲线的角度相对应的角度进行定向。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def example_legend(): plt.clf() x = np.linspace(0, 1, 101) y1 = np.sin(x * np.pi / 2) y2 = np.cos(x * np.pi / 2) plt.plot(x, y1, label='sin') plt.plot(x, y2, label='cos') plt.legend() def example_inline(): plt.clf() x = np.linspace(0, 1, 101) y1 = np.sin(x * …

100 matplotlib  charts  coordinates 

当我在matplotlib，tbh中绘制图时，我有点困惑后端的处理方式，我不清楚图，轴和图形的层次结构。我阅读了文档，它很有帮助，但我仍然感到困惑... 以下代码以三种不同的方式绘制相同的图： #creating the arrays for testing x = np.arange(1, 100) y = np.sqrt(x) #1st way plt.plot(x, y) #2nd way ax = plt.subplot() ax.plot(x, y) #3rd way figure = plt.figure() new_plot = figure.add_subplot(111) new_plot.plot(x, y) 现在我的问题是- 这三种方法有什么区别，我的意思是，当调用这三种方法中的任何一种时，幕后情况是什么？ 什么时候应该使用哪种方法，在这些方法上使用利弊是什么？

99 python  matplotlib 

使用以下代码： import matplotlib matplotlib.style.use('ggplot') import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'celltype':["foo","bar","qux","woz"], 's1':[5,9,1,7], 's2':[12,90,13,87]}) df = df[["celltype","s1","s2"]] df.set_index(["celltype"],inplace=True) df.plot(kind='bar',alpha=0.75) plt.xlabel("") 我做了这个情节： 如何将x轴刻度标签旋转到0度？ 我尝试添加它，但是没有用： plt.set_xticklabels(df.index,rotation=90)

99 python  pandas  matplotlib 

我正在尝试使用该matplotlib.hist()函数绘制直方图，但是我不确定该怎么做。 我有一个清单 probability = [0.3602150537634409, 0.42028985507246375, 0.373117033603708, 0.36813186813186816, 0.32517482517482516, 0.4175257731958763, 0.41025641025641024, 0.39408866995073893, 0.4143222506393862, 0.34, 0.391025641025641, 0.3130841121495327, 0.35398230088495575] 和名称（字符串）列表。 如何使概率作为每个小节的y值，并命名为x值？

98 python  matplotlib  visualization  data-visualization 

我想更改轴的颜色，以及我使用matplotlib和PyQt所做的绘图的刻度和值标签。 有任何想法吗？

98 python  colors  pyqt  matplotlib 

无论是从Ipython会话内部还是从脚本内部进行交互，您如何确定matplotlib正在使用哪个后端？

97 python  matplotlib 

我有一个pandas数据框，想绘制一列的值与另一列的值。幸运的是，有plot一种与数据帧相关的方法似乎可以满足我的需求： df.plot(x='col_name_1', y='col_name_2') 不幸的是，它看起来像打印样式（上市中这里后kind参数）有没有点。我可以使用线或条，甚至可以使用密度，但不能使用点。是否有解决方法可以帮助解决此问题。

96 python  matplotlib  plot  pandas  dataframe 

我正在尝试使用imshow（）可视化一个numpy数组，因为它类似于Matlab中的imagesc（）。 imshow(random.rand(8, 90), interpolation='nearest') 最终的图形在灰色窗口的中心很小，而大部分空间都未被占用。如何设置参数以使图形更大？我尝试了figsize =（xx，xx），这不是我想要的。谢谢！

96 python  numpy  matplotlib