我正在使用matplotlib来散点图3D点矩阵。我正在使用以下代码:importpylabaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnpmy_data=np.random.rand(6500,3)#toy3Dpointsfig=plt.figure()ax=Axes3D(plt.gcf())ax.scatter(my_data[:,0],my_data[:,1],my_data[:,2])plt.show()它有效，所以它会打开一个窗口，我可以在其中查看我的观点。但是，如果我尝试用鼠标旋转绘图(单击并拖动它)，它旋转得

我有一个包含属性x、y的数据集，它们可以绘制在x-y表面上。本来我是用代码df.plot(kind='scatter',x='x',y='y',alpha=0.10,s=2)plt.gca().set_aspect('equal')代码非常快，数据大小约为50000。最近，我使用了一个较新的数据集，大小约为2500000。散点图变得更慢。我想知道，这是否是预期的行为，我是否可以做些什么来提高绘图速度？ 最佳答案 是的，是的。原因是超过一千个点的散点图意义不大，所以没有人费心去优化它。您最好使用其他一些表示方式来表示您的数据:如果您的

我有一组点:a=([126,237,116,15,136,348,227,247,106,5,-96,25,146],[117,127,228,107,6,137,238,16,339,218,97,-4,-105])然后我像这样绘制它们的散点图:fig=plt.figure(figsize=(15,6))ax=fig.add_subplot(111)ax.scatter(a[0],a[1],color='red',s=binradius)这使得这个情节:--我用一张图片覆盖它，其中每个散点都有一个球形Blob。我想拟合这个Blob，所以我在散点周围定义了一个矩形区域，以便执行拟合。我

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,'

我正在尝试制作一个交互式程序，它主要使用matplotlib来制作相当多的点(10k-100k左右)的散点图。现在它可以工作，但更改需要很长时间才能呈现。少量的点是可以的，但是一旦点数增加，事情就会很快变得令人沮丧。所以，我正在研究加速分散的方法，但我的运气不佳做事的方式很明显(现在的实现方式)(我意识到情节重绘而没有更新。我不想通过大量调用随机来改变fps结果)。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmatplotlibasmplimporttimeX=np.random.randn(10000)#xposY=np.rand

我正在分析由python代码生成的AST，以获取“乐趣和利润”，我希望有比“ast.dump”更图形化的东西来实际查看生成的AST。理论上已经是一棵树，所以创建一个图应该不会太难，但我不明白我该怎么做。ast.walk似乎以BFS策略行走，而visitX方法我无法真正看到父级，或者我似乎没有找到创建图形的方法...看来唯一的办法就是自己写一个DFSwalk函数，这有意义吗？ 最佳答案 太棒了，它有效而且非常简单classAstGraphGenerator(object):def__init__(self):self.graph=de

我已经使用mahotas将图片加载到numpy数组中。importmahotasimg=mahotas.imread('test.jpg')img中的每个像素都由一组RGB值表示:img[1,1]=[254,200,189]我制作了一个三维散点图，其中R值在一个轴上，G值在第二个轴上，B值在第三个轴上。这没问题:fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')foriinrange(1,img.shape[1]+1):xs=img[i,1][0]ys=img[i,1][1]zs=img[i,1][2]ax.scatter(x

我用本质上是这样的代码创建散点图cmap=(matplotlib.color.LinearSegmentedColormap.from_list('blueWhiteRed',['blue','white','red']))fig=matplotlib.figure.Figure(figsize=(4,4),dpi=72)ax=fig.gca()forrecordindata:level=record.level#afloatin[0.0,1.0]marker=record.marker#oneof'o','s','^','*',etc.ax.scatter(record.x,reco

我正在尝试自动更新散点图。我的X和Y值的来源是外部的，并且数据会在非预测的时间间隔(轮次)内自动推送到我的代码中。我只是在整个过程结束时才设法绘制出所有数据，而我正试图不断地将数据添加并绘制到我的Canvas中。我得到的(在整个运行结束时)是这样的:然而，我所追求的是:我的代码的简化版本:importmatplotlib.pyplotaspltdefread_data():#ThisfunctiongetsthevaluesofxAxisandyAxisxAxis=[somevalues]#thesevaluerschangeineachrunyAxis=[othervalues]#t