我有周期性数据，它的分布最好围绕一个圆圈可视化。现在的问题是如何使用matplotlib进行可视化？如果没有，用Python可以轻松完成吗？这里我生成了一些我想用圆形直方图可视化的示例数据:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#Generatingrandomdataa=np.random.uniform(low=0,high=2*np.pi,size=50)在关于SX的问题中有几个示例Mathematica.我想生成一个类似于以下内容之一的图: 最佳答案 从this开始来自画廊的例
我想使用Matplotlib在预先计算的数据上绘制直方图。例如，假设我有原始数据data=[1,2,2,3,4,5,5,5,5,6,10]鉴于这些数据，我可以使用pylab.hist(data,bins=[...])绘制直方图。在我的例子中，数据已被预先计算并表示为字典:counted_data={1:1,2:2,3:1,4:1,5:4,6:1,10:1}理想情况下，我想将这个预先计算的数据传递给一个直方图函数，让我可以控制bin宽度、绘图范围等，就好像我传递了原始数据一样。作为一种解决方法，我将计数扩展到原始数据:data=list(chain.from_iterable(repea
谁能解释一下直方图中的“bins”是什么(matplotlibhist函数)？假设我需要绘制一些数据的概率密度函数，我选择的bin如何影响它？我该如何选择它们？(我已经在matplotlib.pyplot.hist和numpy.histogram库中阅读过它们，但我不明白) 最佳答案 bins参数告诉您数据将被分成多少个bin。您可以将其指定为整数或bin边缘列表。例如，这里我们要求20个箱子:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.random.randn(1000)plt.
我想比较两个直方图，让Y轴显示每列占整个数据集大小的百分比，而不是绝对值。那可能吗？我正在使用Pandas和matplotlib。谢谢 最佳答案 density=True(normed=True表示matplotlib)返回一个直方图，其中np.sum(pdf*np.diff(bins))等于1。如果您希望直方图的总和为1，您可以使用Numpy的histogram()并自己对结果进行归一化。x=np.random.randn(30)fig,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(10,4))ax[0].hist(x
我需要一些指导来确定如何根据pandas数据框中的分组数据绘制直方图block。这是一个例子来说明我的问题:frompandasimportDataFrameimportnumpyasnpx=['A']*300+['B']*400+['C']*300y=np.random.randn(1000)df=DataFrame({'Letter':x,'N':y})grouped=df.groupby('Letter')在我的无知中，我尝试了这个代码命令:df.groupby('Letter').hist()失败并显示错误消息“TypeError:cannotconcatenate'str'a
我在另一个问题上看到我可以使用Counter()来计算一组字符串中出现的次数。所以如果我有['A','B','A','C','A','A']我得到Counter({'A':3,'B':1,'C':1})。但是现在，我如何使用这些信息来构建直方图？ 最佳答案 对于您的数据，最好使用条形图而不是直方图。看看这段代码:fromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltlabels,values=zip(*Counter(['A','B','A','
我在PythonPandas系列中有一些值(类型:pandas.core.series.Series)In[1]:series=pd.Series([0.0,950.0,-70.0,812.0,0.0,-90.0,0.0,0.0,-90.0,0.0,-64.0,208.0,0.0,-90.0,0.0,-80.0,0.0,0.0,-80.0,-48.0,840.0,-100.0,190.0,130.0,-100.0,-100.0,0.0,-50.0,0.0,-100.0,-100.0,0.0,-90.0,0.0,-90.0,-90.0,63.0,-90.0,0.0,0.0,-90.0,-
如何使用matplotlib.pyplot.hist绘制直方图?我有一个对应于条形高度的y值列表和一个x值字符串列表。相关:matplotlib.pyplot.bar. 最佳答案 如果您想要一个直方图，则不需要将任何“名称”附加到x值，因为:在x轴上，您将拥有数据箱关于y轴计数(默认)或频率(density=True)importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlinenp.random.seed(42)x=np.random.normal(size=1000)pl
据我所知，直方图函数中的选项Log=True仅指y轴。P.hist(d,bins=50,log=True,alpha=0.5,color='b',histtype='step')我需要bin在log10中等距分布。有什么可以做到的吗？ 最佳答案 使用logspace()创建几何序列，并将其传递给bins参数。并将xaxis的比例设置为对数比例。importpylabasplimportnumpyasnpdata=np.random.normal(size=10000)pl.hist(data,bins=np.logspace(np.
这个问题在这里已经有了答案:Whatdothosestrangeclassnamesinajavaheapdumpmean?(4个回答)关闭8年前。我正在使用jmap来获取堆的直方图。我不确定被称为“[C”、“[S”、“[I”和“[B”的对象是什么。有人知道吗？$jmap-histo3299num#instances#bytesclassname----------------------------------------------1:980419070632[Ljava.util.HashMap$Entry;2:380746216960[Ljava.lang.Object;3:6
