matplotlib의 로그 로그 스케일에 여러 곡선을 그려서 구별 할 수 있도록 마커를 사용하고 있습니다. 데이터 포인트가 많기 때문에 markevery = 100을 사용합니다. 그러나 로그 눈금의 가로축은 클러스터됩니다. 마커를 대수적으로 공간 밖으로 가져 오는 방법이 있습니까?
seaborn JointGrid 객체를 사용하여 각 축과 연결된 KDE와 막대 그래프로 로그 파일 플롯을 작성하려고합니다. 이것은 꽤 가깝게되지만 히스토그램 빈은 logspace로 잘 변환되지 않습니다. 주변 축을 다시 만들 필요없이 쉽게이 작업을 수행 할 수 있습니까? 로그 히스토그램에 대한 import seaborn as sns
import matpl
numpy를 사용하여 로그 로그 데이터의 선형 회귀를 찾는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 내가 데이터를 플롯 및 A = np.vstack([np.log10(X), np.ones(len(X))]).T
m, c = np.linalg.lstsq(A, np.log10(Y))[0]
ax.plot(X, [m*x + c for x in X], 'r')
X와 Y는
벡터에서 데이터를 추출하려면 어떻게해야합니까? semilogx 인물? bode 플롯을 사용하여 시스템 전달 함수를 식별하므로 semilogx 그래프에서 나온 두 벡터가 기울기를 비교하고 근사 해를 구하기 위해 필요합니다. 이 식별을 수행하는 다른 방법이 있습니까? I wanna get the slope of this figure so i need xy da
나는 소금물에서 프로브의 전압을 측정하여 물의 염도를 계산하는 프로그램 인 Raspberry Pi를 사용하고 있습니다. 관계는 선형이 아니지만 전력 추세선이 로그 - 로그 플롯에 플롯 될 때 상당히 직선이됩니다. 즉, 두 개의 값만 사용하여 프로브를 교정하고 로그 - 로그 그래프에 그려지면 프로브 사이에 직선을 보간 할 수 있습니다. 는 불행하게도, 기존의
Matplotlib의 수십 년을 다루는 로그 로그 플롯을 만들려고합니다. 그러나 나에게 반환 된 기본 x 축 눈금은 한 번에 20 년을 커버하므로 그 사이에 4 개의 눈금이 표시되므로 이상적입니다. 내가 사용하고있는 코드는 다음 rc('text', usetex=True)
f,ax=plt.subplots(figsize=(10,8))
plt.xscale('
히스토그램을 플롯하기 위해 이미 데이터를 분류했습니다. 이런 이유로 저는 plt.bar() 함수를 사용하고 있습니다. 플롯에서 두 축을 대수 스케일로 설정하고 싶습니다. plt.bar(x, y, width=10, color='b', log=True)을 설정하면 y 축에 로그를 설정할 수 있지만 x 축 로그는 설정할 수 없습니다. 불행히도 이것은 올바르게 작
벡터의 로그 - 로그 플롯을 생성하고 생성 된 플롯을 파일에 저장하려고합니다. 내가 Jupyter 노트북을 사용하고 import matplotlib.pyplot as plt
...
plt.loglog(deg_distribution,'b-',marker='o')
plt.savefig('LogLog.png')
있는 내가 위의 코드에서 문이 후 출력으로