我想绘制一个简单的一维直方图，其中条形应遵循给定颜色图的颜色编码。这是一个MWE:importnumpyasnimportmatplotlib.pyplotasplt#Randomgaussiandata.Ntotal=1000data=0.05*n.random.randn(Ntotal)+0.5#ThisisthecolormapI'dliketouse.cm=plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r')#Plothistogram.n,bins,patches=plt.hist(data,25,normed=1,color='green')plt.show()输出这个:
我想绘制一个简单的一维直方图，其中条形应遵循给定颜色图的颜色编码。这是一个MWE:importnumpyasnimportmatplotlib.pyplotasplt#Randomgaussiandata.Ntotal=1000data=0.05*n.random.randn(Ntotal)+0.5#ThisisthecolormapI'dliketouse.cm=plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r')#Plothistogram.n,bins,patches=plt.hist(data,25,normed=1,color='green')plt.show()输出这个:
我正在使用以下方法制作堆积条形图:DataFrame.plot(kind='bar',stacked=True)我想控制条形的宽度，使条形像直方图一样相互连接。我查看了文档但无济于事-有什么建议吗？这样可以吗？ 最佳答案 对于遇到此问题的任何人:从pandas0.14开始，用条形图绘制有一个“宽度”命令:https://github.com/pydata/pandas/pull/6644上面的例子现在可以简单地通过使用来解决df.plot(kind='bar',stacked=True,width=1)见pandas.DataFra
我正在使用以下方法制作堆积条形图:DataFrame.plot(kind='bar',stacked=True)我想控制条形的宽度，使条形像直方图一样相互连接。我查看了文档但无济于事-有什么建议吗？这样可以吗？ 最佳答案 对于遇到此问题的任何人:从pandas0.14开始，用条形图绘制有一个“宽度”命令:https://github.com/pydata/pandas/pull/6644上面的例子现在可以简单地通过使用来解决df.plot(kind='bar',stacked=True,width=1)见pandas.DataFra
有没有办法仅使用Seaborn在Python中绘制Pandas系列的CDF+累积直方图？我有以下内容:importnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnss=pd.Series(np.random.normal(size=1000))我知道我可以使用s.hist(cumulative=True,normed=1)绘制累积直方图，然后我知道我可以使用sns.kdeplot(s，cumulative=True)，但我想要在Seaborn中都可以做到的事情，就像用sns.distplot(s)绘制分布时一样，它给出了kde拟合和直方图。有什么办法
有没有办法仅使用Seaborn在Python中绘制Pandas系列的CDF+累积直方图？我有以下内容:importnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnss=pd.Series(np.random.normal(size=1000))我知道我可以使用s.hist(cumulative=True,normed=1)绘制累积直方图，然后我知道我可以使用sns.kdeplot(s，cumulative=True)，但我想要在Seaborn中都可以做到的事情，就像用sns.distplot(s)绘制分布时一样，它给出了kde拟合和直方图。有什么办法
有没有办法做到这一点？将Pandas系列与绘制CDF连接起来似乎不是一种简单的方法。 最佳答案 我相信您正在寻找的功能是在一个Series对象的hist方法中，该方法将hist()函数包装在matplotlib中这是相关文档In[10]:importmatplotlib.pyplotaspltIn[11]:plt.hist?...Plotahistogram.Computeanddrawthehistogramof*x*.Thereturnvalueisatuple(*n*,*bins*,*patches*)or([*n0*,*n1
有没有办法做到这一点？将Pandas系列与绘制CDF连接起来似乎不是一种简单的方法。 最佳答案 我相信您正在寻找的功能是在一个Series对象的hist方法中，该方法将hist()函数包装在matplotlib中这是相关文档In[10]:importmatplotlib.pyplotaspltIn[11]:plt.hist?...Plotahistogram.Computeanddrawthehistogramof*x*.Thereturnvalueisatuple(*n*,*bins*,*patches*)or([*n0*,*n1
我正在尝试创建数据列的直方图并以对数方式(y轴)绘制它，但我不确定为什么以下代码不起作用:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdata=np.loadtxt('foo.bar')fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111)plt.hist(data,bins=(23.0,23.5,24.0,24.5,25.0,25.5,26.0,26.5,27.0,27.5,28.0))ax.set_xlim(23.5,28)ax.set_ylim(0,30)ax.grid(True)plt.yscale('log')
我正在尝试创建数据列的直方图并以对数方式(y轴)绘制它，但我不确定为什么以下代码不起作用:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdata=np.loadtxt('foo.bar')fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111)plt.hist(data,bins=(23.0,23.5,24.0,24.5,25.0,25.5,26.0,26.5,27.0,27.5,28.0))ax.set_xlim(23.5,28)ax.set_ylim(0,30)ax.grid(True)plt.yscale('log')
