Tag: matplotlib

如何在Python中绘制matplotlib中的经验cdf？: 如何在Python中绘制matplotlib中的数字数组的经验CDF？我正在寻找pylab的“hist”函数的cdf模拟。我能想到的一件事是： from scipy.stats import cumfreq a = array([…]) # my array of numbers num_bins = 20 b = cumfreq(a, num_bins) plt.plot(b) 那是正确的吗？有更简单/更好的方法吗？谢谢。

如何设置Matplotlibgraphics背景颜色的不透明度: 我一直在玩Matplotlib，我不知道如何改变图的背景颜色，或者如何使背景完全透明。

以非常高的质量在Python中保存图像: 我怎样才能保存非常高质量的python剧情？也就是说，当我不断放大保存在PDF文件中的对象，没有模糊？另外，什么是最好的方式来保存它？ png ， eps ？还是其他的？我不能做pdf因为有一个隐藏的数字，发生与Latexmk编译混乱。

matplotlib条形图黑色 – 如何删除条形边框: 我正在使用pyplot.bar，但我正在绘制这么多点，酒吧的颜色总是黑色的。这是因为酒吧的边界是黑色的，酒吧的边界很多，所以他们都挤在一起，让你看到的只是边界（黑色）。有没有办法删除栏边框，以便我可以看到预期的颜色？

如何dynamic更新ipython笔记本中的一个循环（在一个单元格内）: 环境：Python 2.7，matplotlib 1.3，IPython笔记本1.1，linux，chrome。代码位于一个单独的input单元格中，使用–pylab=inline 我想使用IPython笔记本和pandas来消耗一个stream，并dynamic更新每5秒的情节。当我使用print语句以文本格式打印数据时，它工作得很好：输出单元只是保持打印数据和添加新行。但是，当我试图绘制数据（然后在一个循环中更新它），该图不会显示在输出单元格中。但是，如果我删除循环，只需绘制一次。它工作正常。然后我做了一些简单的testing： i = pd.date_range('2013-1-1',periods=100,freq='s') while True: plot(pd.Series(data=np.random.randn(100), index=i)) #pd.Series(data=np.random.randn(100), index=i).plot() also tried this one time.sleep(5) 输出不会显示任何东西，直到我手动中断进程（ctrl + m + i）。并且在我中断之后，图表正确显示为多条重叠线。但是我真正想要的是每5秒显示并更新一次（或每当plot()函数被调用，就像我上面提到的print语句输出一样，这很好）。只在细胞完成后显示最终的图表是不是我想要的。我甚至试图在每个plot()之后明确添加draw（）函数，等等。不知道如何通过IPython笔记本中的一个单元格内的for / while循环来dynamic更新图表。

使用matplotlib面向对象的界面与seaborn绘图: 我非常喜欢在OOP风格中使用matplotlib ： f, axarr = plt.subplots(2, sharex=True) axarr[0].plot(…) axarr[1].plot(…) 这使得更容易跟踪多个数字和子图。问：如何使用seaborn这种方式？或者，如何将此示例更改为OOP样式？如何告诉seaborn绘图function， Figure或Figure lmplot ？

如何将单独的Pandas DataFrame作为子图进行绘制？: 我有几个pandas数据框共享相同的价值规模，但有不同的列和索引。当调用df.plot() ，我得到单独的graphics图像。我真正想要的是把他们全部放在同样的情节下，但不幸的是我没有想出一个解决scheme，并且非常感谢他们的帮助。

Matplotlib / pyplot：如何执行轴范围？: 我想用pylot绘制一个标准的二维线图，但强制x的值在0到600之间，在y上是10k和20k。让我举个例子吧 import pylab as p p.title(save_file) p.axis([0.0,600.0,1000000.0,2000000.0]) #define keys and items elsewhere.. p.plot(keys,items) p.savefig(save_file, dpi=100) 但是，轴仍然适应数据的大小。我正在解释p.axis的作用是设置最大值和最小值，而不是强制它们成为最大值或最小值。当我尝试使用p.xlim（）等同样的情况发生有什么想法吗？谢谢。

大图：〜2000万个样本，千兆字节的数据: 我有一个问题（与我的RAM）在这里：它不能保存我想要绘制的数据。我有足够的高清空间。有没有解决办法来避免我的数据集“阴影”？具体来说，我处理数字信号处理，我必须使用高采样率。我的框架（GNU无线电）保存值（以避免使用太多的磁盘空间）二进制。我解开它。之后我需要阴谋。我需要情节可缩放，互动。这是一个问题。是否有任何优化的潜力，或其他软件/编程语言（如R左右）可以处理更大的数据集？其实我想要更多的数据。但是我没有其他软件的经验。 GNUplot失败，采取类似于以下的方法。我不知道R（喷气机）。 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cbook as cbook import struct """ plots a cfile cfile – IEEE single-precision (4-byte) floats, IQ pairs, binary txt – index,in-phase,quadrature in plaintext note: directly plotting with numpy results into shadowed functions """ # unpacking the […]