这个问题已经在这里有了答案： > Bipartite graph in NetworkX 3个我有一个二部图的n1n2双邻接矩阵A.矩阵A是scipy.sparse csc矩阵.我想在networkx中使用A绘制二部图.假定节点根据称为node_class的类标签着色.我可以执行以下操作：import networkx as nx G = nx.from_numpy_matrix(A) graph_pos = nx.fruchterman_reingold_layout(G) degree = nx.degree(G) nx.draw(G, n...
我刚开始学习如何用Python编码.我有兴趣 >如何复制u [x,t]矩阵.我尝试返回u,这使我出错.>如果此代码中for循环的位置正确并且可以正常运行.>最重要的是,如何为该一维波方程制作动画,在其中我可以看到波是如何从高斯演化成并分裂成两个相同高度的波的. 这是我的代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltdx=0.1 #space increment dt=0.05 #time increment tmin=0.0 #initial time tmax=2.0 #simulate until xmin=-5....
有没有一种方法可以使用具有观测权重的数据来绘制密度？ 我有一个观测值x的向量和一个整数权重y的向量,这样y1表示我们对x1有多少个观测值.也就是说,密度x y 1 22 22 3 等于1、1、2、2、2、2、2(21、52)的密度.据我了解,matplotlib.pyplot.hist(weights = y)在绘制直方图时允许观察权重.有计算和绘制密度的等效项吗？ 我希望程序包能够执行此操作的原因是我的数据非常大,因此我正在寻找更有效的替代方法. 另外,我也开放...
我正在尝试为高斯混合(高斯混合模型)的均值和协方差的估计动画,我需要在每次迭代时更新均值和协方差的图. 这是非常简单的重绘方法,因为我使用的行具有set_data方法,每次更新都可以调用该方法.不幸的是,更新协方差是另一回事,因为轮廓元素表示为QuadContourSet对象,并且没有set_data方法. 这是一个玩具示例：import numpy as np from matplotlib import mlab# Toy data points (these are constant) plt.plot(np.arange(-3,3,0.1), ...
我在熊猫数据框中有许多(?3M)圆的数据集(每个圆都有x,y和od属性).我想将它们相互绘制以可视化图案 我以前使用较小的数据集(大约15,000个圆圈)完成了此操作,但现在似乎很king琐(到我只有几十万的时候,内存就增加到了16GB) df是数据框plt是matplotlib.pyplotax2=plt.gca(xlim=(-.25,.25),ylim=(-0.25,0.25))for i,row in df.iterrows():x=row.X_deltay=row.Y_deltaod=float(row.OD)circle=plt.Circle((x,y),od/2,color='r',fill=Fals...
我正在绘制几个“每周事件总数”的熊猫系列对象.系列events_per_week中的数据如下所示：Datetime1995-10-09 451995-10-16 631995-10-23 831995-10-30 911995-11-06 101 Freq: W-SUN, dtype: int64我的问题如下.所有熊猫系列的长度都相同,即从1995年开始.但是,其中一个阵列于2003年开始. events_per_week2003从2003年开始Datetime2003-09-08 252003-09-15 362003-09-22 742003-09-29 252003-09...
我想从datetime64系列绘制时间,其中y轴的格式为’％H：％M,仅显示00：00、01：00、02：00等. 这是在不自定义y轴格式的情况下绘制的图.import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.dates import DateFormatter from matplotlib.dates import HourLocatordf = pd.DataFrame(data=dict(a=pd.date_range('1/1/2011',periods=1440000,freq='1min'))) df = df.iloc[np.arange(0,1440*100,1...
我一直在做一些几何数据分析(GDA),例如主成分分析(PCA).我正在寻找一个Correlation Circle …这些看起来像这样： 基本上,它允许测量变量的特征值/特征向量与数据集的主成分(维度)相关的范围. 有人知道是否有一个python软件包可以绘制这种数据可视化图吗？解决方法:我同意没有在sklearn之类的主流软件包中使用它是可惜的. 这是一个自制的实现：https://github.com/mazieres/analysis/blob/master/analysis.py#L19-34
我编写了代码以生成具有恒定固定半径的圆柱体：import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from math import sin, cos, pifig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')theta = np.linspace(-2*pi,2*pi, 600) Z = np.linspace(0,1,700)Z,theta = np.meshgrid(Z, theta)R = 0.1 X = (R*np.cos(theta)) Y = (R*np.sin(theta))ax.plot_surface(X,Y,Z,linew...
这是我的csv文件.我想找到每个唯一ID的平均费用. 因此,例如：id 1,平均费用应为20.id,cost 1,10 1,20 1,30 2,40 2,50我得到正确的输出：df.groupby(['id'])['cost'].mean() id 1 20 2 45 Name: cost, dtype: int64但我不知道如何绘制这样的x轴是id(1,2),y轴是平均值(20,45). 以下代码将平均值作为x轴(应在y轴上),而y轴仅直到1(应为2且应为x轴).df.groupby(['id'])['cost'].mean().hist()解决方法:P带Psidom的评论…df.group...
我有一个包含两列的数据集：“种类”和观察值“年”.我已经对数据进行了子集处理,因此在下面的数据集中它仅包含一个物种“蓝鲸”：Species Year 1 Blue Whale 1920 2 Blue Whale 1920 3 Blue Whale 1920 5 Blue Whale 1920 6 Blue Whale 1920 7 Blue Whale 1920 16 Blue Whale 1920 17 Blue Whale 1922 18 Blue Whale 1922 19 Blue Whale 1922 20 Blue Whale 1922 ...
我正在尝试找出这些图/图表类的名称,以及使用Python及其关联库绘制它们的最佳方法是什么？ 该图像的一个示例是解决方法:您只需要使用matplotlib绘制所有数据,以确保以下每个列表均始于第一个列表于次年结束的位置,下面是一个示例：import datetime import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npx = np.array([datetime.datetime(i, 1, 1) for i in range(2012,2018)]) y = np.array([1,10,14,23,22,15])x2 = np.array([date...
Numpy或Matplotlib都在更改我的np.array的顺序,并且与我的情节冲突.这导致月份混乱,而相应的数据仍处于相同的顺序,这使绘图看起来很奇怪：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pdf = np.array([53, 56, 63, 72, 79, 86, 89, 88, 83, 74, 65, 56]) month = np.array(["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]) plt.plot(month, f)plt.xlabel('Month...
我在PIL中使用draw.ellipse在白色图像上绘制了一些点draw.ellipse((x[i][j] - 2, y[i][j] - 2, [i][j] + 2, [i][j] + 2), fill='black', outline='black')((x,y)是绘图的坐标) 然后我在图周围发现了一些噪音,如下所示：我该如何摆脱它们？ 加原始白色图像的尺寸为315 * 207,图的尺寸为4 * 4解决方法:您是否将图像另存为JPG文件？ JPG压缩会在要素(包括点)周围产生噪点.
首先,对于不在此发布此类问题的地方,我深表歉意. 问题是,每当我执行脚本时,matplotlib显然就会绘制图形(我可以从旧图形中识别出它,因此它不是完全随机的图形).让我进一步解释. 该文件是一个测试文件,module_test.py,我一直在尝试识别此问题可能来自何处.现在我写了import matplotlib.pyplot as plt plt.show()从字面上看,在脚本的顶部,当我通过python -m package.tests.module_test运行测试时,将弹出“随机”图.它还会与其他任何测...