我正在尝试绘制具有相同比例的字段。上面的图像值比下面的图像值高10倍，但在imshow中它们的颜色相同。如何将两者设置为具有相同的颜色比例？我在图片下面添加了我正在使用的代码..defshow_field(field1,field2):fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(2,1,1)ax.imshow(field1,cmap=plt.cm.YlGn)ax.set_adjustable('box-forced')ax.autoscale(False)ax2=fig.add_subplot(2,1,2)ax2.set_adjustable('box-for

我想根据x/y轴上的点数缩放matplotlib.pyplot.Axes.scatter图的markersize。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpvmin=1vmax=11x=np.random.randint(vmin,vmax,5)y=np.random.randint(vmin,vmax,5)fig,ax=plt.subplots()forvinnp.arange(vmin,vmax):ax.axvline(v-0.5)ax.axvline(v+0.5)ax.axhline(v-0.5)ax.axhline(v+0.5)ax.

我正在尝试对下面的热图使用对数刻度。我需要一个用于0-30之间数字的热图，然后是另一个配色方案，用于更大的值，这可能是错误的。尝试了几种不同的方法，但仍然很困惑。感谢您的帮助。干杯!这是我正在使用的当前脚本。read_occupancy=pd.read_csv(r'C:\Users\holborm\Desktop\Visualisation\dataaxisplotstuff.csv')#readthecsvfile(put'r'beforethepathstringtoaddressanyspecialcharacters,suchas'\').Don'tforgettoputthe

当我从不同大小的分布中随机抽样时，我惊讶地发现执行时间似乎主要与被抽样的数据集的大小成比例，而不是被抽样的值的数量。示例:importpandasaspdimportnumpyasnpimporttimeastm#generateasmallandalargedatasettestSeriesSmall=pd.Series(np.random.randn(10000))testSeriesLarge=pd.Series(np.random.randn(10000000))sampleSize=10tStart=tm.time()currSample=testSeriesLarge.sa

这是我的代码importnumpyasnpfromnumpy.randomimportrandnimportpandasaspdfromscipyimportstatsimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfig=sns.kdeplot(treze,shade=True,color=c1,cut=0,clip=(0,2000))fig=sns.kdeplot(cjjardim,shade=True,color=c2,cut=0,clip=(0,2000))fig.figure.suptitl

我一直在比较numpy与Python列表理解在将随机数数组相乘时的相对效率。(Python3.4/Spyder、Windows和Ubuntu)。正如人们所期望的那样，对于除最小数组之外的所有数组，numpy的性能迅速优于列表理解，并且随着数组长度的增加，您将获得预期的S型曲线性能。但是S形曲线远非光滑，这让我很费解。显然，对于较短的数组长度，存在一定量的量化噪声，但我得到了意想不到的噪声结果，尤其是在Windows下。这些数字是各种阵列长度的100次运行的平均值，因此应该消除任何transient效应(我会这么想)。NumpyandPythonlistperformancecompar

我在16GB、2.7GHzi5、OSX10.11.5机器上运行Python2.7.10。我在许多不同类型的示例中多次观察到这种现象，因此下面的示例虽然有点做作，但具有代表性。当我的好奇心终于被激起时，这正是我今天早些时候碰巧在做的事情。>>>timeit('unicodedata.category(chr)',setup='importunicodedata,random;chr=unichr(random.randint(0,50000))',number=100)3.790855407714844e-05>>>timeit('unicodedata.category(chr)',s

我在MongoDB中有一组文档，其中每个文档在列表中都有一个或多个类别。使用mapreduce，我可以获得每个类别的唯一组合有多少文档的详细信息:['cat1']=523['cat2']=231['cat3']=102['cat4']=72['cat1','cat2']=710['cat1','cat3']=891['cat1','cat3','cat4']=621...其中总数是指准确组合类别的文档数。我正在寻找一种合理的方式来呈现这些数据，我认为带有比例面积的维恩图是个好主意。使用上面的示例，cat1的面积为523+710+891+621，cat1和cat3之间的重叠面积为891+

我正在编写一个简单的飞行跟踪软件，我希望得到opencv专家的一些意见。我的图像看起来很像:我曾经使用kmeans和PIL/numpy进行跟踪，但我重新编写了所有内容以在opencv中使用blob检测。跟踪工作正常，但我也想自动化ROI的划分。我需要做的是找到图片中出现的32个凹槽中的每一个凹槽，那里是苍蝇的栖息地。请参阅图片上的黑色矩形作为我的意思的示例。我认为cornerHarris可能是我需要的，但我如何只指定凹槽而不是图像中找到的每个矩形？所有这些凹槽的比例大约为10:1。谢谢! 最佳答案 我认为cvCornerHarris

我在Pandas数据框中有float据。每列代表一个变量(它们有字符串名称)，每一行代表一组值(这些行有不重要的整数名称)。>>>printdata0kppawr23kppaspyd13.31238713.26604022.7752020.1000003100.000000100.0000004100.00000039.437420517.01715033.019040...我想为每一列绘制直方图。我取得的最佳结果是使用dataframe的hist方法:data.hist(bins=20)但我希望每个直方图的x轴都在log10范围内。并且bins也在log10规模上，但这很容易使用bi