出于学习目的，我正在制作一个使用matplotlib绘图的网络应用程序，我想将该绘图的图像保存到figure中绘图模型的字段，但是当我绘制所有绘图时，它会将空白图像保存到/media/figures/中目录。我按照其他帖子建议的方式进行了此操作，但它不起作用。更多信息当我制作绘图时，绘图图像保存在我的django项目的主目录中，名称类似于，但正如我所说，保存在模型中的绘图图像是空白的。如果重要的话，我也会使用Python2.7。defsimple_plot(request):ifrequest.method=="POST":name=request.POST.get("name")xv
我有以下代码来生成基于interp1d的流图-离散数据的插值:importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.colorsascolorsfromscipy.interpolateimportinterp1d#CSVImporta1array=pd.read_csv('a1.csv',sep=',',header=None).valuesrv=a1array[:,0]a1v=a1array[:,1]da1vM=a1array[:,2]a1=interp1d(rv,a1v)da1M=i
我正在尝试使用matplotlib.ArtistAnimation为两个子图制作动画。我希望x轴的值随着动画的进行而增加，这样动画的总长度为100，但在任何时候子图只向我显示0-24的时间值，然后迭代到100。给出了一个很好的例子here.该链接使用FuncAnimation并使用plot().axes.set_xlim()以滚动方式更新x轴标签并增加x值。该代码可通过提供的链接中YouTube视频下方的链接获得。我在下面附加了代码，显示了我尝试复制这些结果的尝试，但x限制似乎采用了它们的最终值，而不是随时间递增。我还尝试通过仅绘制将在子图中看到的窗口中的值来增加解决方案(而不是轴)，
我已经学会了如何使用scipy.stats.t找到95%的置信区间In[1]:fromscipy.statsimporttIn[2]:t.interval(0.95,10,loc=1,scale=2)#95%confidenceintervalOut[2]:(-3.4562777039298762,5.4562777039298762)In[3]:t.interval(0.99,10,loc=1,scale=2)#99%confidenceintervalOut[3]:(-5.338545334351676,7.338545334351676)但是，可视化对我来说很重要。我想知道如何在
我有一些代码:importmatplotlib.pyplotaspltdefprint_fractures(fractures):xpairs=[]ypairs=[]plt.figure(2)plt.subplot(212)foriinrange(len(fractures)):xends=[fractures[i][1][0],fractures[i][2][0]]yends=[fractures[i][1][1],fractures[i][2][1]]xpairs.append(xends)ypairs.append(yends)forxends,yendsinzip(xpairs
SimilartoaquestionIaskedpreviously，我有一个像这样的MWE:importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnppd.Series(np.random.normal(0,100,1000)).plot(kind='hist',bins=50,color='orange')bar_value_to_colour=102然后我想使用bar_value_to_colour变量自动将值所在的直方图上的条形颜色更改为蓝色，例如:我怎样才能做到这一点？
我正在尝试将曲线拟合到散点图的边界。Seethisimageforreference.我已经使用以下(简化的)代码完成了匹配。它将数据帧切成小的垂直strip，然后在这些宽度为width的strip中找到最小值，忽略nan。(函数单调递减。)deffunc(val):"""returnssomefunctionof'val'"""returnval*2foriinrange(0,max_val,width)):_df=df[(df.val>i)&(df.val然后我使用scipy.optimize.curve_fit进行拟合。我的问题是:是否有更自然或pythonic的方法来做到这一点
我正在尝试在python中使用seaborn生成多面板图形，我希望我的多面板图形中的点的颜色由连续变量指定。这是我尝试使用“iris”数据集执行的示例:importnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltiris=sns.load_dataset('iris')g=sns.FacetGrid(iris,col='species',hue='petal_length',palette='seismic')g=g.map(plt.scatter,'
我是pyspark的新手。我想使用matplotlib绘制结果，但不确定要使用哪个函数。我搜索了一种将sql结果转换为pandas然后使用plot的方法。 最佳答案 我已经找到了解决方案。我将sqldataframe转换为pandasdataframe，然后我能够绘制图表。下面是示例代码。来自pyspark.sqlimportRowfrompyspark.sqlimportHiveContextimportpysparkfromIPython.displayimportdisplayimportmatplotlibimportmat
我有一个只有几个值的直方图。结果，x轴刻度为小数:我怎样才能使它成为1,2,3,4,5？ 最佳答案 您可以使用matplotlib.pyplot.xticks设置x轴刻度线的位置。没有用于生成问题直方图的代码，我求助于创建数据来生成类似的直方图。在第一个示例中，我们有一个带有默认刻度线的直方图。frompylabimporthist,showx=[1.1]*29+[2]*7+[3.2]*3+[5]hist(x)show()目标是在1、2、3、4和5处设置刻度线，下一个示例通过使用xticks来实现。frompylabimporthi
