matplotlib

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내가 내 차트에 표시 할 레이블에 내 플롯에 레이블을 설정했지만, 그것은 작동하지 않습니다 : sns.set(rc={"figure.figsize": (16, 8)}) ax = events_all_metrics[["event_name","kambi_payback"]].plot(x="event_name", style='.',use_index=False, co

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그룹화 boxplots matplotlib

seaborn 또는 다른 라이브러리를 사용하지 않고 matplotlib에 상자 그림을 그룹화하는 방법이 있습니까? 다음에서는 x 축을 따라 블록을 만들고 상태별로 그룹화 한 값을 표시하려고합니다 (따라서 16 개의 상자가 있습니다). seaborn의 색조 주장이 달성하는 것과 마찬가지입니다. import pandas as pd import matplotl

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NCO 또는 Python을 사용하여 여러 netCDF 파일의 주간 평균을 측정하십시오.

매일 2017 (365 'name_file.nc')의 netcdf 파일을 가지고 있으며 NCO 라이브러리 및 matlab에서 일부 작업을 수행하는 데 사용하고 있습니다. 저는 matlab을 사용하여 평균을 구합니다. 그러나 이제는 NCO 나 Python을 사용하여 평균을 구합니다. (실제로 i 은 병렬 처리 중이므로 마이그레이션 프로세스에 있습니다.) 주요

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y 축은 matplotlib의 값으로 정렬되지 않습니다

다음과 같은 목록 데이터가 있습니다 : 첫 번째 요소는 PM 수준이고 두 번째 요소는 날짜입니다. [ ['83', '89', '88', '86', '85', '83', '86', '85', '86', '89', '88', '89', '90', '88', '85', '85', '84', '80', '85', '-', '103', '107', '104',

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파이썬 레이더 플롯에서 "연결선"제거하기

파이썬의 matplotlib을 사용하여 아래 "스타의 광선"을 연결하는 선이없는 스타 플롯을 만들려고합니다. 이 일을 할 수있는 방법이 있습니까? 감사합니다. Tim는

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seaborn swarmplot 너비를 바이올린과 동일하게 만들기

바이올린 음모의 위에 swarplot을 플로팅하려고합니다. 바이올린 플롯의 폭 옵션과 마찬가지로 스웜 폭을 짧게 만들 수있는 방법이 있습니까? seaborn.swarmplot 대신 matplotlib.scatter를 사용하는 것이 더 쉬울까요? import seaborn as sns data = pd.read_csv('allparticles.csv')

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X 축의 Matplotlib 순서가 잘못되었습니다.

Matplotlib (following this exact tutorial)을 사용하여 파이썬으로 실시간 그래프를 작성하려고합니다. 하지만 X 축의 순서는 코드에서 잘못되었으므로 1에서 시작하여 10, 11로 이동 한 다음 2, 3, 4, 5로 돌아갑니다. 코드를 복사하기 만하면됩니다. 튜토리얼에있는 숫자이지만 다른 결과가 나타납니다. import matp

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optics : TE en TM

가변 위상 각 0도에서 180도까지 수직 및 평행 파의 위상 변화를 플롯하려고합니다. 파는 1.33의 굴절률에서 1.5의 굴절률을 갖는 매체로 이동합니다. def Phase(theta): n=1.5/1.33 Shift=np.sqrt(np.sin(theta*np.pi/180)**2-n**2) Shift=Shift/np.cos(t

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Matplotlib은 축을 따라 모든 텍스트를 지우지 만 프레임은 그대로 두십시오.

matplotlib에서 x 축과 y 축 주위의 모든 텍스트를 제거하고 싶습니다. 그림과 같이 프레임과 모든 텍스트를 유지하십시오. 전설 등 최종 결과는 상자에 이미지가있는 것처럼 보입니다. 감사합니다.

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plt.scatter (X [: 50,0], X [: 50, 1], color = 'red', 표시 자 = 'o', 레이블 = 'setosa')

plot에 관한 noobie 질문이 있습니다. .소수. 저는 두 개의 꽃잎이있는 꽃잎 길이를 분석하는 기계 학습 자습서를 작성하고 있습니다. df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header = None) print(df.tai