我需要在轴坐标(如matplotlibtransformationstutorial中定义)中找到包括其相关艺术家(在本例中只是刻度和刻度标签)的图的范围。背景是我自动为大量图表创建缩略图(如thisSOquestion)，只有当我可以定位缩略图时，它才不会遮挡原始图中的数据。这是我目前的做法:创建多个候选矩形进行测试，从原始图的右上角开始向左移动，然后从原始图的右下角开始向左移动。对于每个候选矩形:使用thisSOquestion中的代码将矩形的左侧和右侧(在轴坐标中)转换为数据坐标，以找出矩形将覆盖x数据的哪个切片。找到矩形覆盖的数据切片的最小/最大y值。在数据坐标中找到矩形的顶部
我正在尝试使用Python和Matplotlib可视化3D数据集，该数据集由x-z数据的时间序列(沿y)组成。我想创建一个如下图所示的图(用Python制作:http://austringer.net/wp/index.php/2011/05/20/plotting-a-dolphin-biosonar-click-train/)，但颜色随Z变化-即强度由颜色图和峰高显示，为清楚起见。在Z中显示颜色图的示例是(显然是使用MATLAB制作的):可以使用MATLAB中的瀑布图选项创建此效果，但我知道在Python中没有直接等效的方法。我也尝试过在Python中使用plot_surface选
使用matplotlib时，笔记本中的绘图不会内联显示这些图看起来完全空白。有什么想法吗？ 最佳答案 在调用“Restart&Runall”时遇到同样的问题。按照这个%matplotlibnotebookshowingablankhistogram我可以通过添加来解决问题%matplotlibinline在单元格的开头。另请注意，您可以通过将;添加到行尾来阻止字符串输出。 关于python-当我'runall'时，Matplotlib图没有显示在JupyterNotebook上，我们在S
问题:我试图掌握monkeypatching的概念并同时制作一个功能来制作完美的时间序列图。如何在pandas中包含以下matplotlib功能pandas.DataFrame.plot()？ax.spines['top'].set_visible(False)ax.spines['right'].set_visible(False)ax.spines['bottom'].set_visible(False)ax.spines['left'].set_visible(False)问题末尾的完整代码详情:我认为df.plot()中的默认设置非常简洁，特别是如果您运行的JupyterNot
我目前正在使用Python和matplotlib实现一些东西。我知道如何绘制多边形以及如何填充多边形，但如何填充多边形内部的所有内容？为了更清楚，我想修改下面的结果，通过剪切水平和垂直的红线以获得一个红色矩形(外面的一切都像现在一样被孵化): 最佳答案 Thispost问(和回答)本质上是这个问题。查看接受的答案中的“编辑2”。它描述了如何创建一个矢量多边形，其大小与绘图边界的大小相同，然后如何在其中创建一个孔以匹配您想要补充的形状。它通过分配定义笔在移动时是否绘制的行代码来实现这一点。这是与此问题相关的上述帖子的部分:import
我的matplotlib有一个问题，它生成的绘图与标题相去甚远。我的代码是:df=pandas.read_csv(csvpath,delimiter=',',index_col=0,parse_dates=[0],dayfirst=True,names=['Date','test1'])df.plot(subplots=True,marker='.',markersize=8,title="test",fontsize=10,color=['b','g','g'],figsize=(8,22))imagepath='capture.png'plt.savefig(imagepath)生
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
我对matplotlib有点陌生。我想做的是编写将几个图形保存到eps文件的代码，然后生成一个合成图形。基本上我想做的是有类似的东西importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportgridspecdefmy_plot_1():fig=plt.figure()...returnfigdefmy_plot_2():fig=plt.figure()...returnfigdefmy_combo_plot(fig1,fig2):fig=plt.figure()gs=gridspec.GridSpec(2,2)ax1=plt.subplot(gs[
我打算写一篇论文，并开始设置一个标准的Matplotlib文件来控制绘图格式。但是，我在使用text.usetex:True选项时遇到了问题。尤其令人恼火的是，当我所有的数字都应该是无衬线字体时，刻度标签默认为衬线字体。确实-我在rcParams文件中将font.family设置为sans-serif但仍然看到问题，如githubhere中所标识.此外，当我打开或关闭usetex时，其他文本看起来会有所不同-这似乎令人惊讶，因为我告诉matplotlib每次都使用相同的字体。因此，我想知道使用LaTeX渲染的实际好处是什么？由于Matplotlib已经可以处理标签中的LaTeX命令，例
我正在尝试生成10x10矩阵的热图。矩阵中的所有值都是概率；所有元素的总和等于1.0。我决定使用matshow绘图类型(它似乎很容易使用)，但是到目前为止我无法生成我想要的输出。1.视觉上有点丑。您会推荐适合热图中使用的颜色图吗？2.有没有办法在使用matshow时将预定义的bins分配给颜色图？例如。采用1000种颜色的渐变，始终对相应的概率使用相同的颜色。在默认行为中，我认为matshow检查最小值和最大值，将渐变中的第一个和最后一个颜色分配给这些值，然后通过插值对中间的值进行着色。有时我在矩阵中的概率非常相似，而其他时候概率的范围可能很大。由于我在上面尝试解释的默认行为，我得到了
