我不得不使用等高线图来生成一组不方便定义的双曲线函数的图.这是有效的,它绘制了一系列添加了一些噪声(对于那些熟悉这类事物的人来说,这是一个被动的RF地理定位TDOA问题). 由于我的python程序知道目标的(x,y),我想要对我正在绘制的所有不同的双曲线进行采样并生成一个误差椭圆.如果我可以使Matplotlib轮廓函数在绘制时返回每个轮廓线的点,我可以处理其余的计算.所以… Matplotlib轮廓函数能否返回特定轮廓线的所有(x,y)值,比如f(x...
仅适用于Matplotlib< 1.4.0！我有奇怪的效果,如果我更改用于绘制它们的符号,异常值的颜色会发生变化. (Documentation for Boxplot)对我来说就像一个错误. 即使我想使用另一个符号而不是“”,如何将所有异常值的颜色“重置”为蓝色？ 在official Example之后建模的最小工作示例：#!/usr/bin/pythonfrom pylab import *# fake up some data spread = rand(50) * 100 center = ones(25) * 50 flier_high = rand(10) * 100 + 100 flier...
我有一个60行和2000列的矩阵S.我需要这个矩阵的3d图.这就是我所做的：S.dtype = 'float64' S = sk.preprocessing.scale(S)n, p = S.shape X = np.arange(0, n) Y = np.arange(0, p) X, Y = np.meshgrid(X, Y)def funz(x,y):return S[x, y]Z = funz(X, Y)fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.RdBu,linewidth=0, antialiased=False)ax.zaxis.set_major...
我想保存一个精确大小的matplotlib图像.在下面的代码中,这个确切的大小是500500像素.虽然保存的图像是500500像素,但它包括我的形状和绘图区域周围的填充.我希望圆圈紧贴边界.相反,我的圈子周围有空白区域.是否可以仅保存绘图区域？请注意,虽然下面的代码是可重现的,但my_dpi取决于您的显示器DPI. 220是我的显示器的DPI.import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimage import numpy as npH = 500 W ...
我有许多图表,其中x轴和y轴以厘米为单位,我已经使用轴(“相等”)来确保正确的纵横比.我想打印出那些图,这样当我测量我的轴内的距离时,距离对应于真实世界的厘米. 也就是说,图中长度为3个单位(cm)的线应打印为3厘米长. (更复杂的例子是在Matplotlib中绘制一个标尺,然后将其打印出来用作/作为标尺.)我在matlab和mathematica中找到了解决方案,但不是Matplotlib.有没有一个神奇的公式来实现这一目标？我相信它需要一个特殊的组合/排序：...
使用matplotlib时,我倾向于使用import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot')经常安静.有没有一种简单的方法可以将默认样式更改为ggplot(或任何其他样式)？我查看了’matplotlibrc’文档,但无法找到合适的选项. 有没有更好的方法然后复制/链接系统范围的.mplstyle？ 谢谢！解决方法:显然,还没有这样的选择. 但是,您可以通过在ipython_config.py中的c.InteractiveShellApp.exec_lines中添加“plt.style.use(‘ggplot’)...
我试图在等边三角形的两侧绘制看起来像刻度线的尖齿.我在Python中使用Matplotlib这样做. 这是等边三角形***：import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * fig = figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.axis('equal') ax.plot([1, 0.5], [0, 0.866], 'k-') ax.plot([0, 0.5], [0, 0.866], 'k-') ax.plot([0, 1], [0, 0], 'k-') ax.plot([0.5, 1.01, 0.1], [-0.01, 0.5, 0.88], 'w.') #base boundary plt.show()结果图像在...
我想在matplotlib stackplot的区域内生成标签.我会选择标记用于绑定该区域的线.考虑这个例子：import numpy as np from matplotlib import pyplot as pltfnx = lambda : np.random.randint(5, 50, 10) x = np.arange(10) y1, y2, y3 = fnx(), fnx(), fnx() areaLabels=['area1','area2','area3'] fig, ax = plt.subplots() ax.stackplot(x, y1, y2, y3) plt.show()这产生： 但我想生产这样的东西：matplotlib等高线图具有这种类型的...
我有一个图,我想在2个子图中绘制三维散点图和正常图.我用这个代码fig = plt.figure(1) ax = fig.add_subplot(211, projection='3d') ax2 = fig.add_subplot(212)然后我使用ax和ax2在正确的位置绘制我的数据.但是我得到的数字太小了,我怎么能把它做得更大？在第一行添加figsize =(w,h)没有任何效果,如果我把它添加到第二行或第三行会导致错误.：AttributeError: ‘Axes3DSubplot’ object has no attribute ‘set_figsize’解决方法...
我正在使用Matplotlib散点绘图仪进行绘图.对于标记,我理想地喜欢内部有圆点的圆形轮廓(外圆圈清楚地表明那里有东西,然后点更精确).我可以实现这个,如果我只是绘制两次(一次用轮廓然后再用点),但那时我的传说是不正确的.所以我的问题是,有什么办法可以做到这一点吗？或者我在寻找不存在的解决方案？ 示例代码：import matplotlib.pyplot as pltfig1 = plt.figure() ax1 = fig1.add_subplot(111)x_data = [0.5, 1, 1.5] y_data = [0....
使用matplotlib的mpl_connect功能,可以将事件绑定到函数调用.但是,左右箭头键默认绑定在图的历史记录中“后退”和“前进”.我想禁用此默认绑定. 例如：import matplotlib.pyplot as pltdef on_key_press(event):if event.key == "left":print("Left!")elif event.key == "right":print("Right!")plt.plot([0, 1, 2, 3, 4], [5, 2, 1, 2, 5]) plt.gcf().canvas.mpl_connect("key_press_event", on_key_press)按左键现在将打印左！到...
所以在python中我有以下代码,取自this answer：import matplotlib.pyplot as plt import sympy x = sympy.symbols('x') y = 1 + sympy.sin(sympy.sqrt(x**2 + 20)) lat = sympy.latex(y) ...
有两个轴面板,一个小的面板(灰色)在一个大的面板(白色). 使用下面的代码,我希望蓝线位于灰色小轴面板的顶部,因为蓝线设置为具有可笑的高zorder.但结果并非如此. 更改小面板补丁的zorder无效. 如果我将小面板的背景设置为透明(或使其不可见),则蓝线将显示为未阻止,但此解决方案并不令人满意,因为可能存在需要保留背景的情况小面板是不透明的. 或者这样的要求可能无法以简单的方式实现,如果通过实现,线的zorder只在同一轴内有意义？f...
我发现将空像素设置为白色的一般方法是使用lognorm colormap. 有没有办法使用线性色图,但仍然将空像素设置为白色？ 谢谢！解决方法:你可以使用’.set_under’：import matplotlib.pyplot as pltmy_cmap = plt.cm.jet my_cmap.set_under('w',1) ... plt.hist2d( ..., cmap = my_cmap)这将所有低于1的值(即最低计数)设置为’w(=白色).
我有一个包含四列测量数据的pandas数据帧.我想创建一个三维曲面图,行索引为X,列索引为Y,数据为Z.(每列中的数据是一系列离散测量输出,来自测试,逐步执行所有值每个类别X的X)import pandas as pd import numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print(df)A B C D 0 0.791692 -0.945571 0.183304 2.039369 1 -0.474666 1.117902 -0.483240 0.137620 2 1.4...