import numpy as np
from pandas import *
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
Size = 100
Num = 10
x = np.random.normal(0,1,(Num,Size))
df = DataFrame()
for i in range(Num):
df[str(i)] = x[i]
如果我输入
df.plot(colormap="jet")
我得到了颜色映射和线条标记的图形。
如果我输入
df.plot(c
我希望使用matplotlib绘制月度数据的年际变化(如下所示)。通过在plt.scatter()中传递c=ds['time.year'],我实现了预期的结果。但是,我希望能够使用类似的plt.plot()调用来连接这些点。这个是可能的吗? import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import xarray as xr
# create y data
y = []
for yr in range(10):
for mo in range(12):
y.append(yr+mo+(yr*
我正在尝试制作一个有两种颜色的3D图。一种颜色用于大于零的值,另一种颜色用于小于零的值。我只是不知道如何在代码中实现这一点。
下面是我当前的代码:
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as mtri
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame.from_csv('...temp\\3ddata.csv',
我想从一个数据帧中绘制一个线条图,每列一条线(列数不同)。例如:
In:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.DataFrame (index = range (1,6),columns=['a','b'])
df['a'] = [1,1,1,1,1]
df['b']=[5,5,5,5,5]
df
Out:
a b
我正在尝试检索matplotlib热图上每个单元的颜色,该热图由imshow()函数生成,例如由下面的magic_function执行: import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
hm = plt.imshow(np.random.rand(10, 10))
color_matrix = hm.magic_function() #returns matrix containing the RGB/Hex values of each cell
我正在运行下面的代码来显示Z函数。输出应该是彩色的。但是,它是以灰度显示的。这是在Jupyter笔记本上。当我在其他地方跑步时,它会以彩色显示。
# Import numpy and matplotlib.pyplot
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate two 1-D arrays: u, v
u = np.linspace(-2, 2, 41)
v = np.linspace(-1,1,21)
# Generate 2-D arrays from u and v: X, Y
X,Y = np.mes
我注意到matplotlib的色彩映射函数有一些意想不到的行为。考虑以下示例:
from matplotlib.cm import hot
c = hot(range(0, 512))
所有颜色c255到c511都是相同的,即白色。我原本希望色彩映射表函数对输入进行标准化,并相应地缩放。当然,考虑到正常显示的颜色深度,前256色之间的值没有任何意义,但在达到最大值后才封顶似乎是不合理的。
我的目标是绘制两个时间序列(几千个值)的对比图,并根据时间戳分配颜色。我现在看到的是前255个不同颜色的数据点,其余的是白色的。关于如何高效地完成这一点,有什么建议吗?
提前感谢!
我将数据帧的列绘制为单独的直方图子图。对于每个子图,我希望根据单独列表中的值对条形图进行着色。我已经做了一个cmap并手动循环这些颜色,然而,有没有办法在边上添加一个颜色条来显示这些颜色所属的值?这就是我现在所拥有的: import pandas as pd
import matplotlib as mpl
from matplotlib.colors import rgb2hex
#reading in the data
df = pd.read_csv( "shortlist_temp.dat", sep='\t',header=(0), usecols
这是我的数据(只是来自xarray的一些样本数据),并绘制了等高线图。但是,我想制作自己的colorbar,而不是使用xarray的嵌入式colorbar。如何让xarray做到这一点? ds = xr.tutorial.open_dataset("air_temperature.nc").rename({"air": "Tair"})
# we will add a gradient field with appropriate attributes
ds["dTdx"] = ds.Tair.differentiate(
我正在使用pandas中的dataframe.plot()绘制一个大型数据集。Dataset包含csv格式的数据。根据documentation,我在df.plot中将xlim和ylim指定为arg,如下所示: import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv(myfile) #contains 2 columns, Time in ms and Voltage in mV
xlabel = "Time in ms"
ylabel = "Volate in mV"
xli
我是matplotlib动画的新手,正在尝试制作一个散点图,其中向右移动的点将逐渐变为红色,而向左移动的点将逐渐变为蓝色。代码不能完美地工作,因为它不会逐渐改变点的颜色。当我暂停动画并最大化它时,颜色的渐变突然出现,当我播放它时,它又是一样的。是动画链接。最终的图像应该是这样的:
但是动画并没有像你在视频中看到的那样显示颜色的渐变。
这是代码,我非常感谢你的帮助。谢谢
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import numpy as np
import pandas as pd
c
我试着运行网站上的代码。当我运行时,它发现matplotlib模块已经没有光谱属性。我在论坛上看到另一个属性被省略了。我如何替换它?我试过c.get_cmp,cm.nipy_sepctral,plt.cm.spectral。但这仍然是一个错误。这是所有的代码:
import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
from plotly import tools
from __future__ import print_function
from sklearn.datasets import make_blobs
from s
我需要访问预定义的颜色映射"jet“。我找到了一个访问地图"vidiris“的例子。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib.colors import ListedColormap, LinearSegmentedColormap
viridis = cm.get_cmap('viridis', 12)
print('viridis.colors', viridis.colors) 这给了我地图的前