我正在寻找一种使用Python和matplotlib创建四维绘图(曲面加色标)的方法。我能够使用前三个变量生成表面，但我没有成功为第四个变量添加色标。下面是我的一小部分数据。任何帮助将不胜感激。谢谢数据子集var1var2var3var410.3973.322.0228.2611.1368.711.8627.8312.7174.271.8928.2611.4691.061.6328.2611.7285.381.5128.2613.3978.681.8928.2613.0268.022.0128.2612.0864.372.1828.2611.5860.712.2828.268.9465
我想用matplotlib画一个图，轴在图的两边，类似于这个图(颜色与这个问题无关):如何使用matplotlib执行此操作？注意:与示例图中显示的相反，我希望两个轴完全相同，并且只想显示一个图。添加两个轴只是为了让图表更容易阅读。 最佳答案 您可以使用tick_params()(这是我在Jupyter笔记本中做的):importmatplotlib.pyplotaspltbar(range(10),range(10))tick_params(labeltop=True,labelright=True)生成这张图片:UPD:为子图添
我想用matplotlib画一个图，轴在图的两边，类似于这个图(颜色与这个问题无关):如何使用matplotlib执行此操作？注意:与示例图中显示的相反，我希望两个轴完全相同，并且只想显示一个图。添加两个轴只是为了让图表更容易阅读。 最佳答案 您可以使用tick_params()(这是我在Jupyter笔记本中做的):importmatplotlib.pyplotaspltbar(range(10),range(10))tick_params(labeltop=True,labelright=True)生成这张图片:UPD:为子图添
Python的Chaco绘图工具包包括展示如何动态更新现有绘图的示例。但是，我的应用程序要求我根据数据动态创建和销毁绘图。我刚开始使用Chaco和Traits进行编程，所以一个简单的示例来说明如何执行此操作将非常有帮助。 最佳答案 这有点晚了，但这里有一个创建和销毁Chaco图的示例。主要界面是PlotSelector，它定义了一些假数据和单选按钮以在两种不同的绘图样式(线图和条形图)之间切换。此示例使用Traits事件来指示何时关闭绘图，然后使用PlotController处理该信号。可能有更好的关闭窗口的方法，但我找不到。编辑:
Python的Chaco绘图工具包包括展示如何动态更新现有绘图的示例。但是，我的应用程序要求我根据数据动态创建和销毁绘图。我刚开始使用Chaco和Traits进行编程，所以一个简单的示例来说明如何执行此操作将非常有帮助。 最佳答案 这有点晚了，但这里有一个创建和销毁Chaco图的示例。主要界面是PlotSelector，它定义了一些假数据和单选按钮以在两种不同的绘图样式(线图和条形图)之间切换。此示例使用Traits事件来指示何时关闭绘图，然后使用PlotController处理该信号。可能有更好的关闭窗口的方法，但我找不到。编辑:
我知道我们可以使用matplotlib创建简单的3维球体，documentation中包含此类球体的示例.现在，我们还有一个warp方法作为matplotlib模块的一部分，它的用法示例是here.将圆柱形图像变形为球体。是否可以结合这些方法来创建3D可旋转地球？除非我对这个问题的思考方式偏离了方向，否则似乎要做到这一点，您必须获取图像的像素数据，然后使用沿3D球体表面的正弦和余弦表达式绘制每个像素在第一个示例中创建。可以找到这些圆柱形贴图的一些示例here我知道替代方法是通过maya和blender，但我试图留在matplotlib中来执行此操作，因为我想创建此图，然后能够使用数据数
我知道我们可以使用matplotlib创建简单的3维球体，documentation中包含此类球体的示例.现在，我们还有一个warp方法作为matplotlib模块的一部分，它的用法示例是here.将圆柱形图像变形为球体。是否可以结合这些方法来创建3D可旋转地球？除非我对这个问题的思考方式偏离了方向，否则似乎要做到这一点，您必须获取图像的像素数据，然后使用沿3D球体表面的正弦和余弦表达式绘制每个像素在第一个示例中创建。可以找到这些圆柱形贴图的一些示例here我知道替代方法是通过maya和blender，但我试图留在matplotlib中来执行此操作，因为我想创建此图，然后能够使用数据数
我正在为二元分类问题构建一个模型，其中我的每个数据点都是300个维度(我使用了300个特征)。我正在使用sklearn的PassiveAggressiveClassifier。该模型表现非常好。我想绘制模型的决策边界。我该怎么做？为了了解数据，我使用TSNE在2D中绘制它。我分两步减少了数据的维度——从300到50，然后从50到2(这是一个常见的建议)。下面是相同的代码片段:fromsklearn.manifoldimportTSNEfromsklearn.decompositionimportTruncatedSVDX_Train_reduced=TruncatedSVD(n_com
我正在为二元分类问题构建一个模型，其中我的每个数据点都是300个维度(我使用了300个特征)。我正在使用sklearn的PassiveAggressiveClassifier。该模型表现非常好。我想绘制模型的决策边界。我该怎么做？为了了解数据，我使用TSNE在2D中绘制它。我分两步减少了数据的维度——从300到50，然后从50到2(这是一个常见的建议)。下面是相同的代码片段:fromsklearn.manifoldimportTSNEfromsklearn.decompositionimportTruncatedSVDX_Train_reduced=TruncatedSVD(n_com
我想为pandasDataFrame对象创建一个简单的条形图。然而，图表上的xtick似乎过于细化，而如果我将绘图更改为折线图，xtick会进行优化以便更好地查看。我想知道是否可以将相同的折线图xtick频率带入条形图？谢谢。locks.plot(kind='bar',y='SUM')编辑结果图: 最佳答案 您可以通过每nticks设置一个来减少thicks的数量，执行如下操作:n=10ax=locks.plot(kind='bar',y='SUM')ticks=ax.xaxis.get_ticklocs()ticklabels=[
