我想指定在我的散点图中打印的标记的频率。在使用markevery(otherstackoverflowquestion:Problemswithusingmarkevery)失败后，我按照建议对每第5个值使用x[::5]和y[::5]的符号来分割我的值。但是，现在我得到了一个不同的错误。也就是说，Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\Users\mkupfer\NASA_SJSU_UARC_work\Info\CodingExamples\PythonExamples\X-Y-Value_Plot_Z-SimTime_02_noSectors.py
我有matplotlib.pyplot的奇怪行为。我有两个数组x和y。我想分散这些点。所以我使用分散函数:ax.scatter(x,y,'r')plt.xlabel('averagerevsionsize')plt.ylabel('time(seconds)')plt.savefig('time.png',format='png')这段代码给我错误otImplementedError:未为此类型实现但是如果我用plt.plot替换plt.scatter，它就会绘制出来。可能是什么问题。此外，如果我使用plt.show()，它会打开25个窗口(25是x的长度)。有什么想法吗？
我正在使用Python和CSV文件。我目前正在尝试修改下面的散点图(2d)以根据我的csv文件中的第三列更改颜色。搜索多个帖子后，我基本上想使用通用颜色图(彩虹)并将我的第三个数组乘以颜色图，以便为每个xy点显示不同的颜色。我想我可以通过ax.scatter函数完成所有操作，但我不确定如何将每个不同的x、y坐标乘以颜色图和第三个数组编号。它看起来应该类似于等高线图，但我更喜欢不同颜色的散点图。这是我使用的代码:importmatplotlibfrommatplotlib.backends.backend_aggimportFigureCanvasAggasFigureCanvasfro
我知道plotfile的一般用法:importmatplotlib.pyplotaspltplt.plotfile(csvfile,sometuple)但这会默认生成一个线图。我想要一个散点图。我需要传递给此方法的一些特殊参数吗？我已经查看了文档，但没有找到任何东西。 最佳答案 我自己看不到plotfile的优势:一旦您想做任何有趣的事情，使用通常的指令可能会更容易。但是matplotlib.pyplot.plotfile('dat.csv',(0,1),linestyle="",marker="o")应该用点代替线。
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
