不能将子图与海运一起使用
将子图与海运一起使用是指在云计算中，将图像处理任务与海运服务相结合。具体来说，子图是指图像处理中的一种技术，它将图像分割成多个子区域，以便对每个子区域进行独立的处理。而海运是指通过海运方式进行货物运输的服务。
在实际应用中，将子图与海运一起使用可以用于海洋监测、海洋资源开发等领域。例如，在海洋监测中，可以利用子图技术将海洋图像分割成多个子区域，然后针对每个子区域进行海洋环境参数的提取和分析。而海运服务可以用于将采集到的海洋数据传输到云端进行处理和存储。
对于这个问题，腾讯云提供了一系列相关产品和服务来支持子图与海运的应用场景。其中，腾讯云图像处理（Image Processing）服务可以用于对子图进行处理和分析，包括图像分割、特征提取等功能。同时，腾讯云对象存储（Cloud Object Storage）服务可以用于存储和管理海洋图像数据。此外，腾讯云还提供了弹性计算、网络通信、安全服务等一系列基础设施和解决方案，以支持子图与海运的综合应用。
更多关于腾讯云图像处理和对象存储服务的详细介绍和使用方法，可以参考以下链接：
- 腾讯云图像处理产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/imgpro
- 腾讯云对象存储产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cos
需要注意的是，以上答案仅针对腾讯云的相关产品和服务，不涉及其他云计算品牌商。
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我正在使用来自的示例来使用seaborn来处理python中的面状热图。结果如下：
我也想用这种巧妙的表达方式来做同样的事情，并尝试使用这个初学者代码：
import plotly.express as px
df = px.data.medals_wide(indexed=True)
fig = px.imshow(df)
fig.show()
我的数据也在一个pd.DataFrame中，很重要的一点是，我显示了热图的组，以及映射的x/y轴。
如何扩展px.imshow示例以创建一个按组划分的平面热图，如上面的海运示例？
浏览 3提问于2022-05-20得票数 0
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我有一个热图在海运和等高线绘制通过matplotlib.pyplot。
有可能把两者重叠起来吗？
浏览 6提问于2021-12-08得票数 0
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我对海运的热图有这个问题。我不知道怎么做，但是seaborn.heatmap()拒绝接受数据格式，而是显示了所提到的错误。Seaborn，matplotlib和熊猫是最新的，我在Visual上使用python 3.10。该代码只是来自seaborn.heatmap本身的示例代码：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot("month"
浏览 3提问于2021-12-05得票数 6
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我很好奇海运图书馆中的配对图是如何构造的。我也见过类似的情节，比如皮尔逊相关图。这两个情节有什么区别？它们的用例到底是什么？
浏览 0提问于2017-05-29得票数 0
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X轴上的海图和格式化日期
、、、、
我目前正致力于用Seaborn和Pandas可视化数据集。我有一些与时间有关的数据，我想用条形图来表示。
然而，我在海运业面临两个问题：
X轴上的格式化日期。
只显示少量的日期(因为在一个6个月的图表上标记每一天是没有意义的)
我在普通Matplotlib中找到了解决问题的方法，即：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np
N = 20
np.random.seed
浏览 0提问于2019-06-17得票数 1
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提供了一些图形，这些图形对于科学的数据表示非常有趣。因此，我开始使用这些与其他定制的matplotlib图交织在一起的Seaborn图形。问题是，一旦我做到了：
import seaborn as sb
此导入似乎设置了全局海运的图形参数，然后导入下面的所有matplotlib图形获取海运参数(它们得到灰色背景、行号更改等)。
因此，有解释了如何生成带有matplotlib配置的海运图，但我想要的是在同时使用两个库时保持matplotlib配置参数不变，同时在需要时能够生成原始的海运图。
浏览 4提问于2015-10-13得票数 23
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我在分析极端天气事件。我的Dataframe名为df，如下所示：
| Date | Qm |
|------------|--------------|
| 1993-01-01 | 4881.977061 |
| 1993-02-01 | 4024.396839 |
| 1993-03-01 | 3833.664650 |
| 1993-04-01 | 4981.192526 |
| 1993-05-01 | 6286.879798 |
| 1993-06
浏览 2提问于2020-05-11得票数 6
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2回答
海图上的GridSpec
、、、
我目前有两个使用海运的子地块：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn.apionly as sns
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, sharex=True)
sns.distplot(df['Difference'].values, ax=ax1) #array, top subplot
sns.boxplot(df['Difference'].values, ax=ax2, width=.4) #bottom subplot
sns.stripplot([cimin,
浏览 0提问于2016-10-16得票数 2
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我正在尝试创建显示"value“参数与不同分类参数的相关性的曲线图。这是我到目前为止所知道的： plot = sns.pairplot(df, x_vars=['country', 'tier_code', 'industry', 'company_size', 'region'], y_vars=['value'], height=10) 这将生成以下一组绘图： ? 如你所见，x轴对于“国家”和“行业”图来说是极其拥挤的。我想将类别标签旋转90度，这样它们就不会重叠。 我能找到的
浏览 12提问于2020-04-25得票数 2
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我试图把下面的敏感性矩阵绘制成一个由每个列表组成的图，作为它的子图。最好是作为一个函数，看起来像海运教程中的之一。
我尝试了一种类似的方法来绘制列表列表，但它只给了我一个没有子图的情节：
def scatter_plot(sen1_obs):
x = []
y = []
for i in sen1_obs:
x.append(i[0])
y.append(i[1])
plt.scatter(x,y)
plt.show()
并执行：
scatter_plot(sen1_obs)
我的名单是这样的：
sen1_obs
Out[2]:
[array([[ 0.0
浏览 5提问于2022-08-11得票数 -1
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我试图绘制列列表的海运分发图。
for i in ['age', 'trestbps', 'chol','thalach','oldpeak', 'ca']:
sns.distplot(Data_heart_copy[i])
然而，我想要显示的是在一个单独的窗口中使用一个紧密的命令显示上述所有列的除数。
我正在寻找的输出看起来像这个
浏览 2提问于2020-07-24得票数 0
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我使用海运的FacetGrid从参数"xyz“上的dataframe (plot_df)绘制多个直方图图。但我也想在这些情节里做一些额外的事情，
shadeCalculate 在x-值=0处创建一条垂直轴线，将等于或小于0(在x轴上)的所有回收箱涂上不同的，即仅在x轴上小于0的箱子的直方图百分比区域。
我可以在网上获得很多示例，但不能使用海运FacetGrid选项。
g = sns.FacetGrid(plot_df, col='xyz', height=5)```
g.map(plt.hist, "slack", bins=50)
浏览 8提问于2022-05-11得票数 0
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我在使用Python中的海运库绘制成对图时得到了这个错误。参考前面就同一主题提出的问题，我清理了我的数据并验证了我是否有任何空值，
train_data.isnull().values.any()
Out[91]: False
import seaborn as sns
sns.pairplot(train_data)
我仍然得到一个海运图的值错误。我不确定除了清理数据，我们还能做些什么来避免这个错误。添加更多有关数据的信息，我一共有81列和大约50万行。我删除了一个具有所有空值的行，而不保留的数据是空的。现在的问题是如何处理这个错误。有什么建议吗？
浏览 1提问于2017-11-21得票数 11
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我需要添加带有两列和多行的子图。行不是固定的，但对于一个列，我希望从一个数据集创建海运行图，对于第二个列，我希望为另一个数据集创建海运行图。
我试过以下几种方法，但不起作用。
tips = sns.load_dataset("tips")
dataset2=tips
days = list(tips.drop_duplicates('day')['day'])
ggpec = gridspec.GridSpec(len(days ), 2)
axs = []
for i,j in zip(days,range(1,len(days)+1)):
浏览 4提问于2020-04-26得票数 0
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我想要绘制一个由行和列组成的海运集群地图。我不想画树状图。
设置row_cluster=False或col_cluster=False会删除树状图，但也会停止群集。
，我如何仍然是二维簇，但抑制树状图？
提供了将树状图线的宽度设置为0的方法。此黑客在海运0.7.1中不起作用。
浏览 7提问于2017-02-23得票数 27
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我在同一张图上用海运绘制几幅点图。X轴是序数，而不是数值；每个点图的序数值是相同的。我想把每个地块移到一边，点图(dodge=.)参数在单个绘图中的多行内执行，但在这种情况下，用于绘制在彼此之上的多个不同的绘图。我怎么能这么做？
理想情况下，我想要一种适用于任何matplotlib绘图的技术，而不仅仅是海运。向数据添加偏移量并不容易，因为数据不是数字的。
显示这些情节重叠并使其难以阅读的示例(每个情节中的躲闪操作正常)
import pandas as pd
import seaborn as sns
df1 = pd.DataFrame({'x':list('fff
浏览 2提问于2018-05-06得票数 6
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避免在海运中标出丢失的值
、、、
Problem：我有几天的timeseries数据，我使用Seaborn库的函数以facet形式绘制这些数据。在几种情况下，我发现前面提到的海运函数在两个读数之间绘制了连续行之间的连续缺失值(nan值)。虽然matplotlib将缺失的值显示为gap，但这是有意义的。演示示例如下所示
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# create timeseries data for 3 days such that day two contains N
浏览 5提问于2017-12-11得票数 6
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我正在试验使用“泰坦尼克号”数据集的“海运”，并使用一张条形图来可视化乘客的等级，以获得最高的生存概率。
现在，我想知道是否有更好的方式来可视化这样的数据与海运？任何可视化的想法都是欢迎的。
df2.groupby(['Survived', 'Pclass']).size().unstack().plot(kind='bar', stacked=True)
浏览 3提问于2017-10-08得票数 0
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1回答
对数比例尺海图
、、、
我正在用pyplot.boxplots绘制日志比例尺中的方格图，然后我想要使用海运在上面绘制成组/条形图。然而，海运扰乱了我们的整个规模和情节非常荒谬。你知道我怎样才能在海运中得到自定义的位置吗？
att1= np.sort(np.unique(df1.att1))
w = 0.085
width = lambda p, w: 10 ** (np.log10(p) + w / 2.) - 10 ** (np.log10(p) - w / 2.)
custom_widths = width(freqns, w)
ax.boxplot([df1[df1.att1== xi].att2 for
浏览 6提问于2020-09-10得票数 1
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我使用以下海运方法获得了一个很好的KDE联合图(其中返回和波动是浮动列表)：
data=pd.DataFrame({"return":returns,"volatility":volatilities,})
a=sns.jointplot(x="volatility", y="return", data=data, size=10)
我怎样才能在这个联合图上叠加特定的点呢？例如，如果我想在KDE聊天的位置叠加一个红色的点(0.2)
浏览 4提问于2015-11-05得票数 6
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对于python来说，是否无论如何都要用x轴上的多个变量来绘制y轴上的一个变量呢？scatter_matrix函数使用所有变量组合，但我只需要y轴上的一个变量。在海运中，下面的图表很容易用成对图生成，但能用巧妙的方式来完成吗？
浏览 19提问于2022-09-23得票数 0
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我有：
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate random data
set1 = np.random.randint(0, 40, 24)
set2 = np.random.randint(0, 100, 24)
# Put into dataframe and plot
df = pd.DataFrame({'set1': set1, 'set2': set2})
data = pd.me
浏览 4提问于2018-07-03得票数 2
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我正在尝试从海运文档中创建一个像这样的图形，但是使用由色调决定的条形图的边缘颜色。这是我的尝试：
import seaborn as sns
df = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.stripplot(x="sex", y="tip", hue="day", data=df, jitter=True,
edgecolor=sns.color_palette("hls", 4),
facecolors=&
浏览 5提问于2015-04-20得票数 4
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我试图使用for循环在海运中生成一个绘图，以绘制其自己行上的每个dataframe列的内容。
需要绘图的列数可能介于1到30之间。但是，循环会创建多个单独的图，每个图都有自己的x轴，它们不对齐，而且在这些图之间浪费了大量的空间。我想把所有的地块和一个共享的x轴放在一起，在每个地块之间没有任何垂直间距，然后我可以保存成一个图像。
到目前为止，我使用的代码如下。
comp_relflux = measurements.filter(like='rel_flux_C', axis=1) *#根据列均值从更大的dataframe comp_relflux=comp_relflux.re
浏览 6提问于2022-07-10得票数 -1
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我试图用海运的方式并排绘制两个系列，但这不起作用：
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols = 2, nrows = 1, figsize = (15,5))
ax1 = sns.distplot(data_1['Mileage'])
ax2 = sns.distplot(data_2['Mileage'])
它似乎在绘制ax1和ax2的ax2子图。有人知道怎么做吗？
谢谢!
浏览 1提问于2020-05-23得票数 1
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用绘图子绘图
、、、
早上好,
我有个小问题，就是用海运的条形图进行分图。
下面是一个很小的例子来说明：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
y = [1.0, 5.5, 2.2, 9.8]
x = ["A", "B", "A", "B"]
z = ["type1", "type2", "type1", "type2"]
df = pd.DataFrame(x, column
浏览 3提问于2021-10-25得票数 1
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在线木星笔记本显示代码并显示色差的网址是：
当我使用Pandas dataframe方法制作条形图时，颜色是错误的。Seaborn改进了matplotlib的调色板。matplotlib中的所有情节都会自动使用新的Seaborn调色板。然而，来自Pandas dataframes的条形图恢复为非海运颜色。这种行为是不一致的，因为来自Pandas dataframes do的线条图使用海运颜色。这使我的情节似乎是在不同的风格，即使我使用熊猫在我的所有情节。
如何使用Pandas方法绘制出一致的Seaborn调色板？
我在python 2.7.11中使用了一个conda环境来运行这个程序，其中包含
浏览 9提问于2016-02-23得票数 8
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我在生成海运小提琴图时得到的内部盒图(通过内部=‘box’的规范)对我的实际数据不准确。参见下面的示例图。实际数据延伸到细尾的尖端。但在小提琴的范围内，盒式情节很好地结束了。
假设这些方格图应该代表四分位数，而不是标准偏差或什么的，那么它们是不准确的。
我的代码调用海运小提琴图如下。正如您所看到的，我已经设置了选项cut=0，这意味着小提琴情节的尾部不会超出我的极端数据范围，事实上，通过检查，我可以看到小提琴的范围在正确的位置。但我也可以从检查中看到，内部的盒子甚至不是接近正确的。
sns.violinplot(x='Policy'，y='LMP'，order=
浏览 1提问于2017-04-12得票数 0
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我正在尝试生成一个条形图，其中包含了DataFrame中的所有观察结果，如下所示： (rows = years，columns = objects，values =违反对象)
当我使用默认的熊猫plot时，我得到了正确的图形类型
cluster_yearly_results_df.plot.bar()
但是，我想使用海运，而且我在输入宽格式的数据文件时遇到了困难，使用：
sns.barplot(data=cluster_yearly_results_df)
我能用海运来做我想做的事吗？
浏览 3提问于2016-05-11得票数 6
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目标：使用for循环生成100个条形图，并将输出显示为子图映像
数据格式：带有101个列的数据文件。最后一列是X变量；其余100列是Y变量，x是根据这些变量绘制的。
期望的输出：5x20子图数组中的，如本例图像中所示：
Current approach：我一直在海运中使用PairGrid，它生成一个nx1数组：
。
其中输入==数据帧；input3 ==列表，其中调用列标题：
for i in input3:
plt.figure(i)
g = sns.PairGrid(input,
x_vars=["key_variable"
浏览 3提问于2017-07-17得票数 5
1回答
Python排序图
、、、、
我想使用海运来执行一个sns.barplot，其中的值是有序的，例如，按升序排列。
如果设置了海运的order参数，则图似乎复制了所有非NaN标签的标签。
尝试对像mydf.sort_values(['myValueField'], ascending=False)这样的值进行预排序并不会改变结果，因为海运似乎不能解释它。
浏览 3提问于2016-10-02得票数 1
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fI已经在ipython中使用熊猫和ggplot做了数据分析，但是现在我想把它移到gui中，并考虑使用pyqt。
为了在pyqt中创建一个图形，我通常使用matplotlib，类似于以下内容。
import matplotlib.pyplot as plt
figure = plt.figure()
figure.add_subplot(111)
ax.plot(data, '*-')
但我想利用熊猫和ggplot之间的整合。但这不起作用
p = ggplot(mtcars, aes('mpg', 'qsec
浏览 4提问于2014-02-17得票数 1
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我想用下面的样式绘制带有错误条的线条图。
然而，熊猫的地块绘制的错误栏仅为垂直线。
pd.DataFrame([1,2,3]).plot(yerr=[0.3,.3,.3])
如何更改熊猫情节错误栏的样式？
这些版本是：
熊猫“0.18.0”
材料库“1.5.1”
更新
原因之一似乎是使用海运风格。下面的代码给出了不错的样式图。
# plt.style.use('seaborn-paper')
pd.DataFrame([1,2,3]).plot(yerr=[0.3,.3,.3],capsize=4)
但是我有理由继续使用海运风格..。请帮帮忙
浏览 0提问于2016-04-01得票数 3
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Python (数据可视化)
、、、、
如何使matplotlib图(图2)与海运图(图1)相同？我要移除中央电网。
我尝试使用plt.gca().axes.xaxis.set_ticklabels([])，但它也删除了标签。
浏览 1提问于2021-08-03得票数 1
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是否有一种方法仅用海运线图(或另一种海运方法)绘制置信区间？例如，我使用了海运线图来生成这个图：
要生成这个图表，我只需要：
sns.lineplot(data=df, ax=x, x='day_of_week', y='y_variable', color='lightgrey'
由于我有很多数据点，每周的一天，即“星期一”，“星期二”等，我只是想使用默认的95% CI。有没有一种方法可以在中间不画更暗的线来画CI (我认为这是平均的)？
浏览 0提问于2021-05-17得票数 2
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假设我有一个有4列的df，这样：
x = [1,3,6,8]
y = [7,4,8,7]
names = ['eggs','eggs','spam','spam']
hex = ['#76BB76','#76BB76','#7B8BFC','#7B8BFC']
其中，名称中的每个元素在“十六进制”列中都有相应的代码。
到目前为止，我已经能够使用names列对这些点进行分组，如：
fg = seaborn.FacetGrid(data=df, hue='name
浏览 0提问于2021-05-12得票数 1
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将熊猫df绘制成盒状图&直方图
、、、、
目前，我正在尝试将一个方框图绘制成直方图(而不使用海运)。我试过很多种，但我总是能得到扭曲的图形。
这是我的出发点：
#Histogram
df.hist(column="Q7", bins=20, figsize=(14,6))
#Boxplot
df.boxplot(column="Q7",vert=False,figsize=(14,6))
其结果如下：
正如你所看到的，盒子图和离群点在底部，但我希望它在顶部。
有什么主意吗？
浏览 2提问于2022-10-10得票数 -1
1回答
我可以向你展示比我能解释的更好的：
我用海运绘制了两个时间序列的连接图，但是我想改变密度的尺度，这样就可以看到更多的联合分布。
这就是我们得出的结论：
g = sns.jointplot(x1, x2, kind="kde", ratio=5, size=7, space=0)
图1:两个时间序列的海运连接图：
但是当我把观察叠加在连接图的顶部时，我可以看到在有色区域之外有大量的观察。我使用g.plot_joint来叠加散点图：
g.plot_joint(plt.scatter, c="k", s=10, linewidth=1, marker="
浏览 3提问于2016-03-16得票数 2
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2回答
我正在使用下面的代码在jupyter笔记本中绘制几个海运条形图
sns.set(style="darkgrid")
rcParams['figure.figsize'] = (12, 8)
bar_plot = sns.barplot(x='Country',y='Average Rate',data=pddf1, palette="muted", x_order=pddf1["Country"].tolist())
abc = bar_plot.set_xticklabels(pddf1["
浏览 3提问于2015-06-18得票数 0
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我用熊猫制作了一个数据图，并进一步制作了一个与海运的配对图，效果很好。问题是，数据帧太大，有1700行和23列。因此，配对太小，看不见任何东西。(此外，文件大小很大，RAM很忙)。
例如，具有标头和索引的dataframe：
A B C ... W
AAA 1 2 3 ... 23
AAB 2 4 6 ...
.
.
.
ZZC 1700 1701 ... 1723
将导致23*23的配对！在使用python控制台时，我可以强制使用4个或更多的绘图窗口而不是一个吗？我可以利用matplotlib来实现这个目的吗？
浏览 9提问于2016-06-06得票数 0
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我有与CUDA兼容的GPU (Nvidia GeForce 1060)在我的系统中。在分析一个较大的数据集时，我经常要使用海运库的对图函数，它消耗了大量的时间。有没有办法在GPU上运行我的整个笔记本。我的意思是，除了海运，我想在GPU上运行我所有的代码，有可能吗？
我在youtube上看过几个建议使用numba编译器和jit注释的视频，我想知道是否有一个通用设置可以应用于anaconda框架，这样，无论我在anaconda上运行什么，都应该使用GPU。
我知道tensorflow和keras可以在GPU上运行。
浏览 0提问于2019-05-16得票数 1
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我试着画出这样的数据图：
Quarter, score
1890.1, NaN
1890.2, 0.000000
1890.2, 0.000000
1890.2, -0.073413
1890.2, 0.000000
1890.3, NaN
1890.4, NaN
1891.1, NaN
1891.2, NaN
1891.3, NaN
1891.4, NaN
1892.1, NaN
1892.2, 0.000000
1892.3, 0.000000
为了绘制错误条图，我使用了海运点图。我的问题是，没有显示NaN值。所以我得到了这样一个有缺口的情节：
是否有任何方法让海运用一行显示丢失的数据？
浏览 0提问于2018-02-23得票数 2
1回答
是否有一种方法在海运(使用err_style=“条形图”)中设置行图的倾覆大小，在点图中您可以使用变量ax = sns.pointplot(x="day", y="tip", data=tips, capsize=.2)来设置倾覆大小--行图(我没有设法为它找到一个变量)是否也可以？
这是海运网站上的一个例子：
import seaborn as sns; sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
fmri = sns.load_dataset("fmri")
ax = sns.lineplot(x=&
浏览 1提问于2018-12-23得票数 0
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一个人如何在matplotlib中绘制一个沿或的边缘密度的2d密度？在大纲上，
# I have --
A = a 2d numpy array >= 0
xdens ~ A.mean(axis=0)
ydens ~ A.mean(axis=1)
# I want --
pl.imshow( A )
pl.plot( xdens ) narrow, below A
pl.plot( ydens ) narrow, left of A, with the x y axes flipped
2017年添加:参见的可爱示例，以及SO上的。(问题发生在2013年，当时是海运之
浏览 0提问于2013-12-11得票数 5
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1回答
小提琴作图的形状有助于可视化分组数据的数据分布。每组的大小也可以被想象为“小提琴”的区域。
但是，当数据是异构的时，特定组的width太小，无法显示任何意义信息(图1中的Fri组)。在海运小提琴图中有width选项，用于扩大绘图的大小。
然而，一旦小尺寸组扩大到适当的规模，大的组就会变得“太大”(图2中的Sat组)并相互重叠。
因此，我的问题是如何在海运.中为小提琴的情节分配不同的开口距离。
演示
代码，用于生成图1:
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.violinplot(x
浏览 0提问于2018-10-09得票数 5
1回答
我是海运绘图的初学者，注意到sns.barplot使用一个名为estimator的参数来显示条形图的值。有没有办法让柱状图显示每一列的值，而不是通过估计器参数使用统计方法？
例如，我有以下数据帧：
data = [["2019/oct",10],["2019/oct",20],["2019/oct",30],["2019/oct",40],["2019/nov",20],["2019/dec",30]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Period&#
浏览 23提问于2019-11-21得票数 0
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1回答
我正试图用一个带有海运的二元密度图来绘制一个2D图。基本上，它显示了二维平面上两个变量联合出现的密度，如下图所示。
此图的x和y数据存储在一个数据格式df中，其中列为“x”和“y”。
我可以用海运得到这个
sns.jointplot(data=df, x=df['x'], y=df['y'], kind = 'kde', fill = True)
但是，我发现随着df大小的增加，这个地块变得非常缓慢。有什么办法让这个地块在海上更快吗？
浏览 5提问于2022-08-08得票数 -2
My DataFrame如下所示：-
spending advance_payments probability_of_full_payment current_balance credit_limit min_payment_amt max_spent_in_single_shopping
0 19.94 16.92 0.8752 6.675 3.763 3.252 6.550
1 15.99 14.89 0.9064 5.363 3.582 3.336 5.144
2 18.95 16.4
浏览 2提问于2020-07-24得票数 0
所以我找到了适合于我所需要的可视化的pywaffle库。但是我需要它是一个子图的一部分，结合一个海运/matplotlib图表。但我想不出任何办法来策划这件事。
我想要制作的情节布局的一个例子。
Pywaffle提供了一个Figure构造函数类Waffle，它可以传递给matplotlib.pyplot.figure并生成matplotlib Figure对象。下面是示例代码：
fig = plt.figure(
FigureClass=Waffle,
rows=5,
columns=10,
values=[48, 46, 6],
fig
浏览 3提问于2021-08-27得票数 3
1回答
我去看了一些关于海运的教程。我对不同类型的图是如何编码的感到困惑。例如，sns.catplot( kind = 'bar')和sns.barplot之间的区别是什么。这两个不是一样的吗。为什么比起sns.barplot，人们更喜欢使用sns.catplot(kind = 'bar')。
浏览 1提问于2019-11-02得票数 0
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