plot

    1熱度

    1回答

    我有一個數據幀df 的號碼,我想繪製分組變量的直方圖作爲 df.groupby(['Variable1', 'Variable2']).plot(kind='hist') 有沒有一種辦法指定垃圾箱的數量?

    0熱度

    1回答

    嗨較窄的人需要繪製分組變量的直方圖作爲 df.groupby(['Variable1', 'Variable2']).plot.hist(bins=50) 有沒有辦法讓所有的直方圖可見位置?首先繪製更大的繪圖,然後繪製更小的繪圖? 的結果阿爾法= 0.1還是很迷茫.. df.groupby(['Variable1', 'Variable2']).plot.hist(bins=50,alpha=

    -2熱度

    1回答

    我的x軸標記標記(圖下方的標記)正在竊取整個圖中的寶貴空間。我試圖通過改變文本旋轉來縮小它的大小,但是這並沒有什麼幫助,因爲文本標籤很長。 是否有更好的方法來減少xticklabel區域佔用的空間?例如,我可以在酒吧內顯示這些文字嗎?感謝您的支持。 我對圖形設置的代碼是: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.

    0熱度

    1回答

    如果有一個簡單的例子(用於數據見下文),我可以想像如下的網絡的: [![網絡] [1] [1] 我問題是,我想使用彈出窗口來顯示更多信息(不適合圖形)。問題是:我該如何做到這一點? 我發現了很多東西,但是我無法讓這個例子工作,這可能是由於我從未用Java編寫過的。我也應該說,我不需要花哨/複雜的3D內容。只需一個彈出窗口就能完成這項工作 任何幫助,高度讚賞! 鏈接: presentation:我無

    0熱度

    1回答

    我想在2x2繪圖中粘貼四張圖以適合單個頁面。我正在使用Sweave包來用Latex生成PDF。 這是我的代碼,但是,它會將每個圖形生成爲單個頁面。 <<plot1, fig=TRUE, echo=FALSE>>= slices <- c(3, 1,1) lbls <- c("Bien", "Regular", "Mal") pie(slices, labels = lbls, main="¿

    0熱度

    1回答

    爲了簡化,我有一個框架df,其中列是['date','float','int']。 日期和彩車不是唯一的,所以我將它們分組: dd = df.groupby(['date', 'float']).sum() 事情是,我需要重新採樣日期索引,這是我必須通過 dd = dd.unstack().resample('B').last() 否則做不開拆將下降一個等級。 現在我想要做的是用'日期'作

    0熱度

    1回答

    打印時的相關性,該代碼 >>> import seaborn as sns >>> iris = sns.load_dataset("iris") >>> g = sns.pairplot(iris) 結果如下pairplot之間情節的相關性顯示出這四個中的第一行(即'sepal_length'與所有其他特徵的相關性)?我該如何繪製?可以使用pairplot,但有一些修改? 感謝

    2熱度

    2回答

    我和matplotlib陰謀,我有短線的彩條: 如何刪除短線有像彩條這樣的畫面: 我需要在我的代碼改變是什麼? 我的代碼是在這裏: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_literals from matplotlib import rc from matplotlib.c

    -1熱度

    1回答

    這些數據轉化爲矩陣形式,我寫了代碼,按照以下: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main(int argc, char *argv[]) { #define SIZE 1000 FILE *fp = NULL; int i = 0; size_t bytes = 0; if ((fp

    0熱度

    1回答

    編輯 - 包括以下 我已經使用this function與GGPLOT2包再現的例子Add a common Legend for combined ggplots其中工程perfecty當每個小區僅具有1型傳說例如爲...,color =, ...。 不過,我想安排其共用一個傳說多條曲線,但每個人都有一個額外的獨特傳奇如: ggplot(df1, aes(x=Site, y=RESULT, co