scatter-plot

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我可以創建不同長度的多個陣列的一個可愛的散點圖： import matplotlib.pyplot as plt a = [1+2j, 2+3j, 3+4j] b = [1+3j, 2+4j, 3+5j] c = [1+4j, 2+5j, 3+6j, 4+7j] abc = [a, b, c] colours = ['blue', 'orange', 'green'] for aa

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散點圖標記大小計算

我有一個非常具體的問題。我有兩個numpy數組，每個數組的相應元素表示一個2d點。 a = [1,2,1,6,1] b = [5,0,3,1,5] 我想繪製一個散點圖，其中標記的大小是基於點數發生的次數。即： 1,5 : 2 2,0 : 1 1,3 : 1 6,1 : 1 所以尺寸數組必須是尺寸= [2,1,1,1]和其它兩個陣列可以是 a = [1,2,1,6]和b =

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Excel的散點圖圖形更新自動

我的問題如下： 2和25之間的用戶輸入兩個數字，這些數字被用來創建一個網格。網格上的每個點都有（x，y）座標。根據用戶選擇的點數，我的Excel表格填充了高達25x25（x，y）的座標。示例：6X7網格由用戶選擇，該表被填充有42（X，Y）座標，並在表中的所有其它值被設置爲「」。現在我想用散點圖與連接每個陣列繪製數據線。問題1：如果我只選擇在它值表的6X7部分並創建散點圖的結果是正確的。在用

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Matplotlib顏色分配錯誤？

我試圖在一個陣列基於數據豐富多彩的散點圖： plt.scatter(150, 93, c=y_pred) 這裏，y_pred是： array([ 5, 6, 8, 16, 21, 12, 12, 13, 6, 6, 17, 11, 6, 12, 12, 23, 6, 6, 15, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 23, 22, 6, 12, 17, 6, 20, 0, 6,

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從熊貓交叉表製作氣泡圖

我有一個有4列和幾千行的熊貓數據框。所有條目都是True或False。我們調用數據框'df'和列'c0'，'c1'，'c2'和'c3'。我感興趣的多少行各有2^4 = 16個可能的真值的，所以我讓自己交叉列表： xt = pd.crosstab([df.c0,df.c1],[df.c2,df.c3]) print(xt) 顯示單元的一個不錯的4×4表，包含每個單元具有真值組合的行數。更好的是

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用於多個散點圖的一個顏色條

我使用matplotlib庫來繪製一個圖上相同變量的多個數字。我不是在尋找colorbar子圖，這是主要的搜索材料。我繪製了多個scatter s，但colorbar僅設置爲最後一個散點圖的值。下面是部分代碼： plt.scatter(x1, y1, c=z1,cmap='viridis_r',marker='s') plt.scatter(x2, y2, c=z2,cmap='viridi

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重新安排MS Excel中的軸2016散點圖

軟件：MS Excel的2016 文件：GitHub Repository 參考問：MS Excel Scatterplot converts Months to Numbers 我創建散點圖中month_unordered_axis.xlsx從以下數據然後我定製的X軸，使其顯示僅一個月不幸的是，散點圖（在month_unordered_axis.xlsxChart1）較10月而不是一月開始。

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使用R的火山地塊中不同顏色的點數

這是一個簡單的問題，我無法以某種方式獲得理想的結果。我想構建一個火山情節，我能夠做到。下面是代碼： CSCJFCTable <- read.table("volcano_plot_valuesCSCJ.csv", header = TRUE, sep = ",") with(CSCJFCTable, plot(log2.FC., -log10(raw.pval), pch=20, main=""

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如何在散點圖的x軸上獲得更好的日期間隔？

我有一個數據幀是這樣的： Days Ahm5 01/06/1961 0.00000 02/06/1961 0.19266 03/06/1961 1.67610 ........ ........ 30/09/1961 5.26514 01/06/1962 0.05200 ......... ........ 30/09/2007 0.866473 這裏的數據：https://

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當我試圖散點圖時，如何分散繪圖時間，我在'時間'上得到了keyerror？

當我嘗試散點圖時，我在'時間'上得到一個關鍵錯誤，我如何分散繪製這些列？ high time 0 17.23 10:37:00 1 17.64 14:01:00 2 15.28 09:31:00 3 15.56 11:41:00 4 15.56 11:42:00 5 15.25 09:30:00 6 15.25 09:49:00 7 15.10 15:52:00 8 16.41