[tbl_votes]-id-item_id-->-vote当然我们可以通过以下方式解决这个问题:最小观察值(so)下四分位数(lq)中位数(我)上四分位数(uq)和最大观察(lo)..逐个使用多个查询，但我想知道是否可以通过单个查询完成。在Oracle中，我可以使用COUNTOVER和RATIO_TO_REPORT，但这在mySQL中不受支持。对于那些不知道箱线图是什么的人:http://en.wikipedia.org/wiki/Box_plot如有任何帮助，我们将不胜感激。 最佳答案 我在PostgreSQL中找到了一个使用P
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭7年前。Improvethisquestion我在图表上某个点的折线图上显示图像时遇到了麻烦，我还想实现具有可自定义颜色、宽度和类型(在图像中以虚线显示)和x轴和y轴标签的曲线图.我想知道是否有任何iOS库可以提供这种实现。我知道这是一个重复的问题，因为有很多关于iOS图表的问题，但我想知道的是那里有任何可用的库可以满足上述要求并为我节省大量实现时间。到目前为止，我通过谷歌搜索得到了以下库。JBChartView
我正在尝试制作具有定义水平和对数范数的等高线图。下面是一个例子:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.colorsimportLogNormdelta=0.025x=y=np.arange(0,3.01,delta)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z1=plt.mlab.bivariate_normal(X,Y,1.0,1.0,0.0,0.0)Z2=plt.mlab.bivariate_normal(X,Y,1.5,0.5,1,1)Z=10*(Z1*Z2)fig=plt.figure()ax1=fig
我正在使用pyplot从python中的数千个点制作散点图。我的问题是他们倾向于集中在一个地方，那只是一大团点。是否有某种功能可以使pyplot绘图点上升直到达到某个临界密度，然后使其成为等高线图？我的问题类似于thisone，其中示例图具有等高线，其中颜色表示绘制点的密度。这就是我的数据的样子 最佳答案 首先，您需要估算数据的密度。根据您选择的方法，varyingresult可以获得。假设您想根据scipy.stats.gaussian_kde的示例进行高斯密度估计，你可以得到密度高度:defdensity_estimation(
我正在尝试为时间序列创建一组星期几的箱线图(例如5分钟的温度观测值)。我的代码:#tsisourtimeseriests=df.SomeColumndow_map={}days=['MON','TUE','WED','THU','FRI','SAT','SUN']dow_idx=ts.index.dayofweeki=0fordindays:dow_map[d]=ts[dow_idx==i]i=i+1df=pd.DataFrame(dow_map)df.boxplot()结果:-------------------------------------------------------
我想绘制一个EPSgram(见下文)使用Python和Matplotlib。boxplot函数仅绘制四分位数(0、25、50、75、100)。那么，我怎样才能再添加两个框呢？ 最佳答案 如果您仍然好奇，我整理了一个样本。它使用scipy.stats.scoreatpercentile，但您可能从其他地方获得这些数字:fromrandomimportrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportscoreatpercentilex=np.ar
我在为线图自定义颜色时遇到了一些麻烦。我想用顺序调色板显示一组光谱。参数“palette="blues"工作正常，但不接受任何适当的颜色列表(如“Blues_d”)，其中不包含任何明亮的颜色。您可以在下面看到我正在使用的代码。color=(sns.dark_palette("purple"))sns.set()ax=sns.lineplot(x="Wavelength",y="Absorption",hue="t(min)",lw=1,data=df1,palette=color,legend="brief")问题是，我收到以下错误:ValueError:Thepalettelisth
我正在尝试使用matplotlib.pyplot.contour在数据网格上绘制等高线(可行)，但等高线位于距峰值1、2和3西格玛的位置。除了蛮力之外，有没有一种巧妙的方法可以做到这一点？谢谢!Python版本是Python2.7.2|EPD7.2-2(64位)|(默认，2011年9月7日，16:31:15)[GCC4.0.1(AppleInc.build5493)]在Darwin上 最佳答案 您可以指定绘制等高线的z值列表。因此，您所要做的就是为您的分布收集正确的z-values。这是“远离峰值的1、2和3西格玛”的示例:代码:i
我有一组数据存储在一个VTK文件中，它表示通过一个数组中标量点数据的域的切割。我正在尝试生成所述标量的等高线图，使其看起来有点像使用ParaView制作的附加图片。我宁愿坚持使用vtk库，也不愿使用其他东西，比如Matplotlib，因为我认为它们通常会产生更好的可视化效果。.我在网上看了几个例子，但没有一个对我有用(没有抛出错误，我最终得到的只是一个只有背景的空渲染)，我所能做的只是一个表面数据图(例如:here)。这是我当前版本的代码(与成功生成曲面图的代码非常相似):#importdatareader=vtk.vtkDataSetReader()reader.SetFileNam
我在Python中有以下数据框(实际数据框要大得多，只是展示了一个小样本):ABCDEF00.430.520.961.171.172.8510.430.521.172.722.752.9420.430.531.482.852.8330.470.591.583.1440.490.80我使用df.values将数据帧转换为numpy，然后将其传递给箱线图。当我尝试用这个pandas数据框制作箱线图时，从每列中选取的值的数量被限制为列(在本例中为F列)中的最少值数量。有什么方法可以将每一列的所有值绘制成箱线图吗？注意:我使用df.dropna删除每列中具有缺失值的行。但是，这是将数据框的大小
