Tag: matplotlib

如何使用Python最大化plt.show（）窗口

只是为了好奇，我想知道如何在下面的代码中做到这一点。 我一直在寻找答案，但是没用。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data=np.random.exponential(scale=180, size=10000) print ('el valor medio de la distribucion exponencial es: ') print np.average(data) plt.hist(data,bins=len(data)**0.5,normed=True, cumulative=True, facecolor='red', label='datos tamano paqutes acumulativa', alpha=0.5) plt.legend() plt.xlabel('algo') plt.ylabel('algo') plt.grid() plt.show()

如何删除matplotlib中的子图之间的差距？

下面的代码产生子图之间的差距。 如何消除子图之间的差距，使图像变得紧密？ import matplotlib.pyplot as plt for i in range(16): i = i + 1 ax1 = plt.subplot(4, 4, i) plt.axis('on') ax1.set_xticklabels([]) ax1.set_yticklabels([]) ax1.set_aspect('equal') plt.subplots_adjust(wspace=None, hspace=None) plt.show()

内联Matplotlib中的标签

在Matplotlib中，创build一个图例（ example_legend() ，下面）并不难，但是我认为把标签放在被绘制的曲线上是更好的方式（如下面的example_inline() ）。 这可能非常复杂，因为我必须手动指定坐标，如果重新格式化graphics，我可能不得不重新定位标签。 有没有办法在Matplotlib曲线上自动生成标签？ 加分点可以将文本定位在与曲线angular度对应的angular度。 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 […]

如何显示在matplotlib mplot3D或类似的三维arrays等值面的三维图？

我有一个三维numpy数组。 我想要显示（在matplotlib中）这个数组的等值面（或者更严格的说是通过在样本点之间进行插值定义的3D标量场的等值面）的一个很好的三维图。 matplotlib的mplot3D部分提供了很好的三维绘图支持，但是（据我所知），它的API没有任何东西，只需要一个标量值的三维数组并显示一个等值面。 但是，它支持显示多边形的集合，所以大概我可以实现进行立方体algorithm来生成这样的多边形。 这似乎很可能是一个友好的步操立方体已经在某处实施，我还没有find它，或者我错过了一个简单的方法来做到这一点。 另外，我会欢迎任何指向其他工具，可视化的3D数组数据可以从Python / numpy / scipy世界轻松使用。

包装在matplotlib中的文本框？

是否有可能通过Matplotlib显示文本框， 并自动换行符 ？ 通过使用pyplot.text() ，我只能打印超出窗口边界的多行文本，这很烦人。 线的大小是不知道的…任何想法将不胜感激！

在matplotlib中设置y轴限制

我需要帮助设置matplotlib上的y轴限制。 这是我尝试的代码，失败。 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(1, figsize = (8.5,11)) plt.suptitle('plot title') ax = [] aPlot = plt.subplot(321, axisbg = 'w', title = "Year 1") ax.append(aPlot) plt.plot(paramValues,plotDataPrice[0], color = '#340B8C', marker = 'o', ms = 5, mfc = '#EB1717') plt.xticks(paramValues) plt.ylabel('Average Price') plt.xlabel('Mark-up') plt.grid(True) plt.ylim((25,250)) 有了这个图的数据，我得到了20和200的y轴限制。然而，我想要限制20和250。

在python中绘制数据matrix顶部的层次聚类结果

我怎样才能在一个matrix的值之上绘制一个树形图，在Python中恰当地重新sorting以反映聚类？ 下图是一个例子： https://publishing-cdn.elifesciences.org/07103/elife-07103-fig6-figsupp1-v2.jpg 我使用scipy.cluster.dendrogram来制作我的树形图并对数据matrix执行分层聚类。 那么我怎样才能把数据绘制成一个matrix，在这个matrix中，行被重新sorting，以反映在特定阈值下切割树形图引起的聚类，并将树形图与matrix一起绘制？ 我知道如何在scipy中绘制树形图，但不知道如何用右边的比例尺来绘制数据的强度matrix。 任何帮助，将不胜感激。

光标下的matplotlib值

我正在使用matplotlib.imshow来获得二维数组的交互式显示。 光标下的x / y坐标显示在窗口的左下angular。 是否也可以获得光标下的数组的值？

你怎么用matplotlib设置graphics窗口的绝对位置？

我在写一个简单的Python应用程序，使用matplotlib在屏幕上显示一些数字。 生成的数字的数量是基于用户input和整个应用程序的生活中的变化。 用户有能力发出一个“绘图”命令来生成一个新的数字窗口与选定的数据系列。 为了改善用户体验，我想提供另一个命令，以编程方式将所有打开的数字窗口排列成一些方便的布局（例如，将它们跨越可用的屏幕空间）。 我相信已经find了API，允许我调整数字窗口的大小（以像素为单位），但是还没有find一种方法来设置屏幕上的绝对位置。 有没有办法做到这一点，而不研究任何后端正在使用的细节？ 我想以后端无关的方式来做到这一点，所以我可以避免依赖将来可能会改变的实现细节。

matplotlib：如何改变基于某些variables的数据点颜色

我有两个variables（x，y）随时间（t）的变化。 我想绘制x与t的关系，并根据yeg的值为y的最高值绘制颜色标记，颜色为深绿色，最低值为深红色，对于中间值，颜色将在绿色和红。 这可以用python中的matplotlib来完成吗？