คำถามติดแท็ก visualization

คุณจะเปลี่ยนขนาดของร่างที่วาดด้วย matplotlib ได้อย่างไร

2035 python  graph  matplotlib  plot  visualization 

ฉันต้องการที่จะวางด้านข้างทั้งสองแปลงโดยด้านข้างใช้แพคเกจ ggplot2par(mfrow=c(1,2))คือทำเทียบเท่า ตัวอย่างเช่นฉันต้องการให้สองแปลงต่อไปนี้แสดงแบบเคียงข้างกันในระดับเดียวกัน x <- rnorm(100) eps <- rnorm(100,0,.2) qplot(x,3*x+eps) qplot(x,2*x+eps) ฉันต้องใส่ใน data.frame เดียวกันหรือไม่ qplot(displ, hwy, data=mpg, facets = . ~ year) + geom_smooth()

339 r  visualization  ggplot2 

ฉันกำลังเรียนรู้ที่จะใช้matplotlibโดยการศึกษาตัวอย่างและตัวอย่างมากมายดูเหมือนจะมีบรรทัดดังต่อไปนี้ก่อนที่จะสร้างพล็อตเดียว ... fig, ax = plt.subplots() นี่คือตัวอย่างบางส่วน... แก้ไขข้อความเลเบลเห็บ http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/boxplot_demo2.html ฉันเห็นว่าฟังก์ชั่นนี้ใช้บ่อยมากแม้ว่าตัวอย่างจะพยายามสร้างแผนภูมิเดียวเท่านั้น มีข้อได้เปรียบอื่น ๆ อีกไหม? การสาธิตอย่างเป็นทางการสำหรับsubplots()ใช้f, ax = subplotsเมื่อสร้างแผนภูมิเดียวและจะใช้อ้างอิงขวานหลังจากนั้นเท่านั้น นี่คือรหัสที่พวกเขาใช้ # Just a figure and one subplot f, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_title('Simple plot')

267 python  matplotlib  plot  visualization 

ตามที่เป็นอยู่ในปัจจุบันคำถามนี้ไม่เหมาะสำหรับรูปแบบคำถาม & คำตอบของเรา เราคาดหวังคำตอบที่จะได้รับการสนับสนุนจากข้อเท็จจริงการอ้างอิงหรือความเชี่ยวชาญ แต่คำถามนี้มีแนวโน้มที่จะเรียกร้องให้มีการอภิปรายโต้แย้งโต้แย้งหรือการอภิปรายเพิ่มเติม หากคุณรู้สึกว่าคำถามนี้สามารถปรับปรุงและเปิดใหม่ได้โปรดไปที่ศูนย์ช่วยเหลือเพื่อขอคำแนะนำ ปิดให้บริการใน8 ปีที่ผ่านมา ฮิสโทแกรมและสแกตเตอร์แปลงเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการแสดงข้อมูลและความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร แต่เมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันสงสัยเกี่ยวกับเทคนิคการสร้างภาพข้อมูลที่ฉันขาดหายไป คุณคิดว่าอะไรคือพล็อตประเภทที่ถูกใช้น้อยที่สุด? คำตอบควร: ไม่นิยมใช้ในทางปฏิบัติ เป็นที่เข้าใจได้โดยไม่ต้องมีการอภิปรายพื้นหลัง ใช้งานได้ในสถานการณ์ทั่วไปมากมาย รวมรหัสที่สามารถทำซ้ำได้เพื่อสร้างตัวอย่าง (โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน R) รูปภาพที่เชื่อมโยงจะดี

178 graphics  r  visualization  plot  ggplot2 

ตามที่เป็นอยู่ในปัจจุบันคำถามนี้ไม่เหมาะสำหรับรูปแบบคำถาม & คำตอบของเรา เราคาดหวังคำตอบที่จะได้รับการสนับสนุนจากข้อเท็จจริงการอ้างอิงหรือความเชี่ยวชาญ แต่คำถามนี้มีแนวโน้มที่จะเรียกร้องให้มีการอภิปรายโต้แย้งโต้แย้งหรือการอภิปรายเพิ่มเติม หากคุณรู้สึกว่าคำถามนี้สามารถปรับปรุงและเปิดใหม่ได้โปรดไปที่ศูนย์ช่วยเหลือเพื่อขอคำแนะนำ ปิดให้บริการใน7 ปีที่ผ่านมา มีเครื่องมือที่ดีสำหรับการแสดงภาพสคีมาฐานข้อมูลที่มีอยู่ก่อนหรือไม่ ฉันใช้ MySQL ถ้ามันสำคัญ ขณะนี้ฉันใช้ MySQL Workbench เพื่อประมวลผล SQL สร้างสคริปต์การถ่ายโอนข้อมูล แต่มัน clunky ช้าและกระบวนการแบบแมนนวลเพื่อลากตารางทั้งหมดเกี่ยวกับ (ซึ่งจะไม่เป็นไรถ้ามันไม่ช้า)

137 mysql  database  database-design  schema  visualization 

ฉันจะเพิ่มชื่อในพล็อต Seaborne นี้ได้อย่างไร ขอตั้งชื่อเรื่องว่า 'I AM A TITLE' tips = sns.load_dataset("tips") g = sns.FacetGrid(tips, col="sex", row="smoker", margin_titles=True) g.map(sns.plt.scatter, "total_bill", "tip")

106 python  visualization  seaborn 

ฉันต้องการที่จะสามารถตั้งค่าความกว้างของเส้นขีดในองค์ประกอบ SVG เป็น "การรับรู้พิกเซล" ซึ่งจะต้องกว้าง 1px เสมอไม่ว่าจะใช้การเปลี่ยนแปลงมาตราส่วนในปัจจุบัน ฉันทราบดีว่าสิ่งนี้อาจเป็นไปไม่ได้เนื่องจากจุดรวมของ SVG คือพิกเซลที่ไม่ขึ้นต่อกัน บริบทดังต่อไปนี้: ฉันมีองค์ประกอบ SVG พร้อมชุดแอตทริบิวต์ viewBox และ preserveAspectRatio มันจะเป็นแบบนี้ <svg version="1.1" baseProfile="full" viewBox="-100 -100 200 200" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" > </svg> ซึ่งหมายความว่าเมื่อฉันปรับขนาดองค์ประกอบนั้นรูปร่างที่แท้จริงภายในจะปรับขนาดตามนั้น (จนถึงตอนนี้ก็ดีมาก) อย่างที่คุณเห็นฉันได้ตั้งค่า viewBox เพื่อให้จุดเริ่มต้นอยู่ตรงกลาง ฉันต้องการวาดแกน x และแกน y ภายในองค์ประกอบนั้นซึ่งฉันจะทำดังนี้: <line x1="-1000" x2="1000" y1="0" y2="0" /> อีกครั้งวิธีนี้ใช้ได้ดี ตามหลักการแล้วแกนนี้จะกว้างเพียง 1px เสมอ …

104 svg  visualization 

ฉันมีกรอบข้อมูลนี้diamondsซึ่งประกอบด้วยตัวแปรเหมือน(carat, price, color)และผมต้องการที่จะดึงพล็อตกระจายpriceไปcaratสำหรับแต่ละcolorซึ่งหมายถึงการที่แตกต่างกันcolorจะมีสีที่แตกต่างกันในการวางแผน ทำได้ง่ายRด้วยggplot: ggplot(aes(x=carat, y=price, color=color), #by setting color=color, ggplot automatically draw in different colors data=diamonds) + geom_point(stat='summary', fun.y=median) ฉันสงสัยว่าจะทำได้อย่างไรใน Python โดยใช้matplotlib? PS: ฉันรู้เกี่ยวกับแพคเกจการวางแผนเสริมเช่นseabornและggplot for pythonและฉัน Donot ชอบพวกเขาเพียงแค่ต้องการที่จะหาถ้ามันเป็นไปได้ที่จะทำผลงานได้โดยใช้matplotlibเพียงอย่างเดียว; P

104 matplotlib  pandas  visualization 

ฉันกำลังพยายามพล็อตฮิสโตแกรมโดยใช้matplotlib.hist()ฟังก์ชัน แต่ไม่แน่ใจว่าจะทำอย่างไร ฉันมีรายชื่อ probability = [0.3602150537634409, 0.42028985507246375, 0.373117033603708, 0.36813186813186816, 0.32517482517482516, 0.4175257731958763, 0.41025641025641024, 0.39408866995073893, 0.4143222506393862, 0.34, 0.391025641025641, 0.3130841121495327, 0.35398230088495575] และรายชื่อ (สตริง) ฉันจะทำให้ความน่าจะเป็นเป็นค่า y ของแต่ละแท่งและชื่อเป็นค่า x ได้อย่างไร

103 python  matplotlib  visualization  data-visualization 

ฉันกำลังพยายามนึกภาพการไหลของข้อมูลด้วย Sankey Diagram ใน R ฉันพบว่าบล็อกโพสต์นี้เชื่อมโยงกับสคริปต์ R ที่สร้าง Sankey Diagram แต่น่าเสียดายที่มันค่อนข้างดิบและค่อนข้าง จำกัด (ดูโค้ดตัวอย่างและข้อมูลด้านล่าง) มีใครรู้จักสคริปต์อื่น ๆ หรืออาจจะเป็นแพ็คเกจที่พัฒนามากกว่านี้บ้าง? เป้าหมายสุดท้ายของฉันคือการเห็นภาพทั้งการไหลของข้อมูลและเปอร์เซ็นต์ตามขนาดสัมพัทธ์ของส่วนประกอบไดอะแกรมเช่นในตัวอย่าง Sankey Diagramsเหล่านี้ ฉันโพสต์คำถามที่ค่อนข้างคล้ายกันในรายการ r-helpแต่หลังจากผ่านไปสองสัปดาห์โดยไม่มีคำตอบใด ๆ ฉันกำลังพยายามเสี่ยงโชคที่นี่ใน stackoverflow ขอบคุณเอริค ปล. ฉันรู้เรื่องParallel Sets Plotแต่นั่นไม่ใช่สิ่งที่ฉันกำลังมองหา # thanks to, https://tonybreyal.wordpress.com/2011/11/24/source_https-sourcing-an-r-script-from-github/ sourc.https <- function(url, ...) { # install and load the RCurl package if (match('RCurl', nomatch=0, installed.packages()[,1])==0) { …

89 r  visualization  diagram  flowchart  sankey-diagram 

ฉันมีข้อมูลประเภทเดียวกัน 92 ชุด ฉันต้องการสร้างเมทริกซ์สหสัมพันธ์สำหรับสองชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ เช่นฉันต้องการเมทริกซ์ 92 x92 องค์ประกอบดังกล่าว (ci, cj) ควรมีความสัมพันธ์ระหว่าง ci และ cj ฉันจะทำอย่างไร?

86 r  matrix  visualization  correlation