タグ付けされた質問 「matplotlib」

日付と値の2つのリストがあります。matplotlibを使用してそれらをプロットしたいです。以下は、私のデータの散布図を作成します。 import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(dates,values) plt.show() plt.plot(dates, values) 折れ線グラフを作成します。 しかし、私が本当に欲しいのは、点が線で結ばれている散布図です。 Rと同様： plot(dates, values) lines(dates, value, type="l") 、点を結ぶ線で覆われた点の散布図が表示されます。 Pythonでこれを行うにはどうすればよいですか？

102 python  matplotlib 

でmatplotlibの、私はどちらか使用して軸のスケーリングを設定することができますpyplot.xscale()かAxes.set_xscale()。どちらの関数も3つの異なるスケールを受け入れます'linear'。'log'| 'symlog'。 違いは何である'log'とは'symlog'？私が行った簡単なテストでは、どちらもまったく同じに見えました。 ドキュメントには異なるパラメータを受け入れると書かれていますが、それらの違いはまだわかりません。誰かがそれを説明できますか？いくつかのサンプルコードとグラフィックスがあれば、答えは最高です！（また、「symlog」という名前はどこから来たのですか？）

101 python  matplotlib  scale  logarithm 

私はこの画像を持っています： plt.plot(sim_1['t'],sim_1['V'],'k') plt.ylabel('V') plt.xlabel('t') plt.show() 数字を隠したい。私が使用する場合： plt.axis('off') ...私はこの画像を取得します： また、ラベルを非表示にVしtます。値を非表示にしながらラベルを保持するにはどうすればよいですか？

101 python  matplotlib 

のdiamondsような変数で構成されるこのデータフレームがあり、それぞれ(carat, price, color)に対してpricetoの散布図を描画したいのですが、これは、プロット内で異なる色が異なることを意味します。caratcolorcolor これは容易であるRとggplot： ggplot(aes(x=carat, y=price, color=color), #by setting color=color, ggplot automatically draw in different colors data=diamonds) + geom_point(stat='summary', fun.y=median) これはPythonでどのように使用できmatplotlibますか？ PS： seabornand などの補助プロットパッケージについて知っていますが、ggplot for pythonそれらを好みませんmatplotlib。単独で使用できるかどうかを確認したいだけです。; P

101 matplotlib  pandas  visualization 

このようなヒートマップを作成したいと思います（FlowingDataに表示されます）： ソースデータはここにありますが、ランダムデータとラベルを使用するのが適切です。 import numpy column_labels = list('ABCD') row_labels = list('WXYZ') data = numpy.random.rand(4,4) ヒートマップの作成は、matplotlibで十分簡単です。 from matplotlib import pyplot as plt heatmap = plt.pcolor(data) そして、私は正しいように見えるカラーマップ引数を見つけました：heatmap = plt.pcolor(data, cmap=matplotlib.cm.Blues) しかし、それを超えると、列と行のラベルを表示し、データを正しい方向（左下ではなく左上）で表示する方法がわかりません。 試みが操作するheatmap.axes（例えばheatmap.axes.set_xticklabels = column_labels、すべて失敗しています）。ここで何が欠けていますか？

100 python  matplotlib  data-visualization  heatmap 

シリーズを取得して、dtype =のdatetime列に強制変換しましたdatetime64[ns]（ただし、日付の解決だけが必要です...どのように変更するかわからない）。 import pandas as pd df = pd.read_csv('somefile.csv') column = df['date'] column = pd.to_datetime(column, coerce=True) しかし、プロットは機能しません： ipdb> column.plot(kind='hist') *** TypeError: ufunc add cannot use operands with types dtype('<M8[ns]') and dtype('float64') 週、月、または年ごとの日付数を示すヒストグラムをプロットしたいと思います。 確かにこれを行う方法はありpandasますか？

100 python  pandas  matplotlib  time-series 

Pycharmは次のコードからのプロットを表示しません： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as plt ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)) ts = ts.cumsum() ts.plot() 何が起きるかは、ウィンドウが1秒未満表示された後、再び消えることです。 Pyzo IEP IDEを（同じインタープリターを使用して）同じコードで使用すると、プロットは期待どおりに表示されます。 ...だから問題はPycharmの設定にあるに違いない。python.exeとpythonw.exeの両方をインタープリターとして使用してみましたが、どちらも同じ結果が得られました。 これは私のsys_infoです： C:\pyzo2014a\pythonw.exe -u C:\Program Files (x86)\JetBrains\PyCharm Community Edition 3.4.1\helpers\pydev\pydevconsole.py 57315 57316 PyDev console: using IPython 2.1.0import sys; print('Python %s on %s' % (sys.version, …

100 python  matplotlib  pycharm 

現在、さまざまなpythonプロットライブラリを評価しています。現在、私はmatplotlibを試していますが、パフォーマンスにかなりがっかりしています。次の例はSciPyの例から変更されており、1秒あたり最大8フレームしか表示されません。 これをスピードアップする方法はありますか、または別のプロットライブラリを選択する必要がありますか？ from pylab import * import time ion() fig = figure() ax1 = fig.add_subplot(611) ax2 = fig.add_subplot(612) ax3 = fig.add_subplot(613) ax4 = fig.add_subplot(614) ax5 = fig.add_subplot(615) ax6 = fig.add_subplot(616) x = arange(0,2*pi,0.01) y = sin(x) line1, = ax1.plot(x, y, 'r-') line2, = ax2.plot(x, y, 'g-') line3, = ax3.plot(x, y, …

100 python  matplotlib 

Matplotlibでは、凡例を作成するのはそれほど難しくありませんが（example_legend()、以下）、プロットされている曲線にラベルを直接配置する方がよいスタイルだと思います（example_inline()以下のように）。手作業で座標を指定する必要があるため、これは非常に手間がかかります。プロットを再フォーマットする場合は、おそらくラベルの位置を変更する必要があります。Matplotlibの曲線にラベルを自動的に生成する方法はありますか？曲線の角度に対応する角度にテキストを向けることができるボーナスポイント。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def example_legend(): plt.clf() x = np.linspace(0, 1, 101) y1 = np.sin(x * np.pi / 2) y2 = np.cos(x * np.pi / 2) plt.plot(x, y1, label='sin') plt.plot(x, y2, label='cos') plt.legend() def example_inline(): plt.clf() x = np.linspace(0, 1, 101) y1 = np.sin(x * …

100 matplotlib  charts  coordinates 

matplotlib、tbhでプロットを描画するときに、バックエンドで何が起こっているのか混乱しています。プロット、軸、および図の階層が明確ではありません。ドキュメントを読んで役に立ちましたが、まだ混乱しています... 以下のコードは、3つの異なる方法で同じプロットを描画します- #creating the arrays for testing x = np.arange(1, 100) y = np.sqrt(x) #1st way plt.plot(x, y) #2nd way ax = plt.subplot() ax.plot(x, y) #3rd way figure = plt.figure() new_plot = figure.add_subplot(111) new_plot.plot(x, y) 今私の質問は- 3つすべての違いは何ですか。つまり、3つのメソッドのいずれかが呼び出されたときに、内部で何が起こっているのでしょうか。 どの方法をいつ使用する必要があり、それらにいずれかを使用することの長所と短所は何ですか？

100 python  matplotlib 

次のコードで： import matplotlib matplotlib.style.use('ggplot') import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'celltype':["foo","bar","qux","woz"], 's1':[5,9,1,7], 's2':[12,90,13,87]}) df = df[["celltype","s1","s2"]] df.set_index(["celltype"],inplace=True) df.plot(kind='bar',alpha=0.75) plt.xlabel("") 私はこのプロットを作りました： x軸の目盛りラベルを0度に回転させるにはどうすればよいですか？ これを追加しようとしましたが、機能しませんでした。 plt.set_xticklabels(df.index,rotation=90)

99 python  pandas  matplotlib 

matplotlibとPyQtを使用して行ったプロットの軸の色、および目盛りと値ラベルを変更したいと思います。 何か案は？

98 python  colors  pyqt  matplotlib 

Ipythonセッション内から、またはスクリプト内からなど、対話的に、どのバックエンドがmatplotlibによって使用されているかをどのように判断できますか？

97 python  matplotlib 

matplotlib.hist()関数を使用してヒストグラムをプロットしようとしていますが、その方法がわかりません。 リストがあります probability = [0.3602150537634409, 0.42028985507246375, 0.373117033603708, 0.36813186813186816, 0.32517482517482516, 0.4175257731958763, 0.41025641025641024, 0.39408866995073893, 0.4143222506393862, 0.34, 0.391025641025641, 0.3130841121495327, 0.35398230088495575] 名前（文字列）のリスト。 各棒のy値として確率を作成し、x値として名前を付けるにはどうすればよいですか？

97 python  matplotlib  visualization  data-visualization 

2つのサブプロット軸を共有しようとしていますが、図の作成後にx軸を共有する必要があります。したがって、たとえば、次の図を作成します。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt t= np.arange(1000)/100. x = np.sin(2*np.pi*10*t) y = np.cos(2*np.pi*10*t) fig=plt.figure() ax1 = plt.subplot(211) plt.plot(t,x) ax2 = plt.subplot(212) plt.plot(t,y) # some code to share both x axis plt.show() コメントの代わりに、両方のx軸を共有するコードを挿入します。どうすればそれができるのか、手がかりが見つかりませんでした。いくつかの属性があり 、図の軸（）を確認する_shared_x_axesと_shared_x_axes、fig.get_axes()それらをリンクする方法がわかりません。

97 python  matplotlib  share  axis