我正在使用Pandas绘制散点图矩阵:frompandas.tools.plottingimportscatter_matrix。问题是DataFrame中列的名称太长，我需要它们在x轴上是垂直的，在y轴上是水平的，这样它们才能适合。我完全不知道如何在Pandas中做到这一点。我知道如何在matplotlib中执行此操作，但在Pandas中不知道。我的代码:pylab.clf()df=pd.DataFrame(X,columns=the_labels)axs=scatter_matrix(df,alpha=0.2,diagonal='kde')编辑:我需要使用pylab.clf()因为
我正在尝试使用由ca组成的matplotlib创建一个散点图。约2000万个数据点。即使在最终没有任何可见数据之前将alpha值设置为最低，结果也只是一个完全黑色的图。plt.scatter(timedPlotData,plotData,alpha=0.01,marker='.')x轴是大约2个月的连续时间轴，y轴由150k连续整数值组成。有没有办法绘制所有点，以便它们随时间的分布仍然可见？感谢您的帮助。 最佳答案 有不止一种方法可以做到这一点。很多人建议使用热图/内核密度估计/2d直方图。@Bucky建议使用移动平均线。此外，您可
我一直在使用下面的代码绘制运行4个函数所花费的时间。x轴表示执行次数，而y轴表示花费的时间运行一个函数。我想知道您是否可以帮我完成以下任务:1)设置x轴的范围，以便仅显示正值(x代表每个函数被执行的次数，因此总是正数)2)为4个函数创建图例谢谢，标记importmatplotlibfrommatplotlib.backends.backend_aggimportFigureCanvasAggasFigureCanvasfrommatplotlib.figureimportFigureimportmatplotlib.mlabasmlabr=mlab.csv2rec('performan
我正在使用matplotlib库在一个图上绘制同一变量的多个图形。我不是在寻找子图的colorbar，这是主要的搜索Material。我绘制了多个scatter，但colorbar仅设置为我绘制的最后一个散点的值。部分代码如下:plt.scatter(x1,y1,c=z1,cmap='viridis_r',marker='s')plt.scatter(x2,y2,c=z2,cmap='viridis_r',marker='o')plt.scatter(x3,y3,c=z3,cmap='viridis_r',marker='^')plt.colorbar().set_label('Win
我想根据2个外部向量的值用不同的标记和不同的颜色绘制一个图。这是我尝试过的:>>>s=[u'+',u'+',u'o']>>>col=['r','r','g']>>>x=np.array([1,2,3])>>>y=np.array([4,5,6])>>>pl.scatter(x,y,marker=s,c=col)Traceback(mostrecentcalllast):File"/usr/lib/python3/dist-packages/matplotlib/markers.py",line233,inset_markerPath(marker)File"/usr/lib/pytho
这看起来应该很简单，但我想不通。我有一个Pandas数据框，想用其中的3列绘制3D散点图。X和Y列不是数字，它们是字符串，但我不明白这应该是个问题。X=myDataFrame.columnX.values#stringY=myDataFrame.columnY.values#stringZ=myDataFrame.columnY.values#floatfig=pl.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')ax.scatter(X,Y,np.log10(Z),s=20,c='b')pl.show()有没有简单的方法来做到这一点？谢谢
我正在尝试在极坐标中绘制散点图，等高线叠加到点云上。我知道如何使用numpy.histogram2d在笛卡尔坐标系中做到这一点:#Simplecase:scatterplotwithdensitycontoursincartesiancoordinatesimportmatplotlib.pyplotasplimportnumpyasnpnp.random.seed(2015)N=1000shift_value=-6.x1=np.random.randn(N)+shift_valuey1=np.random.randn(N)+shift_valuefig,ax=pl.subplots(
我想用pylab的散点图功能x=[1,2,3,4,5]y=[2,1,3,6,7]这5个点中有两个簇，索引1-2(簇1)和索引2-4(簇2)。簇1中的点应使用标记“^”，而簇2中的点应使用标记“s”。所以cluster=['^','^','^','s','s']我试过了fig,ax=pl.subplots()ax.scatter(x,y,marker=cluster)pl.show()这是一个玩具示例，真实数据有超过10000个样本 最佳答案 要实现此结果，您需要在同一轴上多次调用scatter。好消息是您可以针对给定的数据自动执行此
我认为有很多关于绘制多个图表的问题，但不是专门针对这种情况，如下所示。pandas文档说要“重复绘图方法”以在单个轴上绘制多个列组。但是，这对于3个或更多列组如何工作？例如，如果我们定义第三列:bx=df.plot(kind='scatter',x='a',y='f',color='Green',label='f')这个bx会被传递到哪里？此外，如果绘图是同一张图，x轴不应该始终为“a”或“c”吗？但文档有2个不同的x轴:'a'和'c' 最佳答案 Wherewouldthisbxbepassedinto?您应该重复第二次调用plot
我想使用matplotlib生成带有分类行和列标签的pandasDataFrame散点图。示例DataFrame如下所示:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"a":[1,2],"b":[3,4]},index=["c","d"])#ab#c12#d34标记大小是各个DataFrame值的函数。到目前为止，我想出了一个笨拙的解决方案，基本上是枚举行和列，绘制数据，然后重建标签:flat=df.reset_index(drop=True).T.reset_index(drop=True).T.stack().reset_index()#level_0leve
