scatter

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산점도가있는 두 개의 하위 그림이있는 그림을 만듭니다. 각 서브 플롯에 대해 동일한 색 구성표와 표식 정의를 사용하고 싶지만 작동시킬 수는 없습니다. 최소한의 작업 예제를 용서해 주시길 바랍니다. 가능한 한 많이 내 렸습니다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.t

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그룹 내에 색깔이있는 그룹과 다른 마커가있는 분산 형 플롯

다른 그룹을 가진 산점도를 만들기 위해 노력하고 있습니다. 이 외에도 2 점의 각 마커에 대해 하나의 색상과 2 개의 다른 마커를 갖고 싶습니다. 각 마커는 라인과 연결되어 있습니다. 그러나 나는 Db에 대한 Sb 및 Dw에 대한 Sw와 산포도로 음모 싶습니다 4 행렬 Db = [0.4745 0.3886 0.3316 0.2742; 0.5195 0.3825

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각도 nvd3 차트 - 분산 및 라인 같은 x 축에는

나는 점 (아니 행에) 특정 장소에 배치되어, /* Chart options */ $scope.options = { chart: { type: 'multiChart', height: 500, width: 600, margin: { top: 30, right:

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파이썬에서 옥타브 코드로 애니메이션 만들기

나는 코딩에 익숙하지 않고 옥타브 (아래)에서 이전에 생성 된 코드에서 파이썬으로 애니메이션을 만들려고 노력해 왔습니다. 지금까지 나는 모호하지 않은 산점도를 그리는 것 외에는 성공하지 못했습니다. 모든 도움말이나 도움을 주시면 감사하겠습니다. clear; N = 100; NT = 200; for i=1:N x(i)

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mpldatacursor Scatter Plot 포인트 색상 정보

각 플롯 포인트가 다른 값과 연관되어있는 색상 스케일링이있는 산점도가 있습니다. 이것은 데이터 포인트를 정규화하지 않고 "카운트 플롯"스타일 이미지를 만드는 게으른 해결 방법입니다. 나는 플롯 대화 형 주석을 생성하기 위해 mpldatacursor을 사용하고 분석을 용이하게하고, 내가 잘 좌표를 표시하는 사용자 정의 포맷터하게하려면 : datacursor(

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분산 형 차트의 데이터 요소 수를 줄이는 방법은 무엇입니까?

현재 플롯 엔진과 파이썬을 사용하여 분산 형 차트에서 엄청난 양의 X, Y 데이터를 플로팅하는 데 문제가 있습니다. 따라서 브라우저는 실제로 시간이 지나면 충돌하지 않고이 정도의 점수를 렌더링 할 수 없습니다. (Scattergl 옵션도 시도했습니다. https://plot.ly/python/webgl-vs-svg/) 분산 형 차트의 원래 모양을 잃지 않고

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Stata의 분산 형 클러스터 12

kmeans (분할 방법)와 완전한 연결 (계층 적)을 사용하는 두 가지 클러스터를 만들었습니다. 계층 적 방법을 사용 클러스터 : cluster completelinkage area age, name(hcm_5) measure(L2) cluster generate c1 = group(5), name(hcm_1) 분할 방법을 사용하여 클러스터 :가 c

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plt.scatter를 여러 번 호출하지 않고 범례가있는 분산 형 플롯

pyplot.scatter은 그룹에 해당하는 배열을 c=으로 전달하여 해당 그룹을 기준으로 포인트를 표시합니다. 그러나 이것은 각 그룹을 개별적으로 플로팅하지 않고 범례를 생성하는 것을 지원하지 않는 것으로 보입니다. 그래서, 예를 들면, 그룹의 반복 각각 개별적 플로팅 생성 할 수있는 컬러 기와 산점도 : 생성 import matplotlib.pyplot

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matplotlib의 3D scatter 플롯에 대한 컬러 맵이 제대로 적용되지 않습니다.

필자는 내 포인트의 x, y 및 z 구성 요소를 형성하기 위해 추출한 좌표로 데이터 세트를 가지고 있습니다. 같은 데이터 프레임에서, 나는 칼라 맵을 그 포인트에 맵핑하기 위해 사용하고자하는 intensity를 가지고있다 (j이라고하자). 내 스크립트 내 팬더의 dataframe에서 반복을 통해 포인트를 추가합니다 : df[row]['j']에 의해 정의 된

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MPI_Scatterv/Gatherv가 "큰"2D 행렬로 MPI 오류를 던졌습니다.

병렬 행렬 행렬 곱셈에 대해 MPI_Scatterv 및 MPI_Gatherv 루틴을 구현했습니다. 이 크기를 초과하면 N = 180까지의 작은 매트릭스 크기에서 모든 것이 잘 작동합니다. N = 184 MPI는 MPI_Scatterv을 사용하는 동안 몇 가지 오류를 발생시킵니다. 2D Scatter에 대해서는 MPI_Type_create_subarray 및