如何重用matplotlib.Axes.hist的返回值？
假设我要将同一数据的直方图绘制两次： import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(8,6)) ax1,ax2 = fig.subplots(nrows=2,ncols=1) ax1.hist(foo) ax2.hist(foo) ax2.set_yscale("log") ax2.set_xlabel("foo") f
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曲线图直方图相对于轴的位置不正确
我尝试以这种方式绘制直方图： # Todo lo haremos con base en un variable aleatoria Uniforme(0,1). set.seed(26) ; n = 10000 U
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列表中的哪些元素放入哪些直方图箱中？
我正在尝试从直方图绘制比例散点图。散点图相当简单，制作直方图、查找仓位中心、散点图。 nbins=7 # Some example data A = np.random.randint(0, 10, 100) B = np.random.rand(100) counts, binEdges=np.histogram(A,bins=nbins) bincenters = 0.5*(binE
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不带NaN值空格的 pandas 绘图栏
我有一个包含NaN值的 pandas DataFrame。我想用x轴上的索引做一个条形图，每列一个条形图，按索引分组。我只想绘制具有实际值的条形图。 据我所知，在此示例中： df = pandas.DataFrame({'foo':[1,None,None], 'bar':[None,2,0.5], 'col': [1,1.5,None]}, index=["A","B","C"])
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如何在闪亮中创建可点击的直方图？
我想在shiny中创建可点击的直方图，但我不知道这是否可行。 几个月前，我看到一个可点击的火山图，它为您提供了点击内容的表格。 来源：https://2-bitbio.com/2017/12/clickable-volcano-plots-in-shiny.html 我找到的最接近创建可点击直方图的帖子是这篇Click to get coordinates from multip
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求两个直方图的卷积
两个随机变量x和y的和的概率分布由单个分布的卷积给出。我在做这个数字时遇到了一些困难。在下面的示例中，x和y是均匀分布的，它们各自的分布近似为直方图。我的推理是直方图应该卷积以得到x+y的分布。 from numpy.random import uniform from numpy import ceil,convolve,histogram,sqrt from pylab import h
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来自已经入库的数据的直方图，我有柱状图和频率值
所有matplotlibexamples和hist()都会生成一个数据集，并将该数据集提供给hist函数和一些存储箱(可能间距不均匀)，该函数会自动计算直方图，然后绘制直方图。 我已经有直方图数据，我只想绘制它，我该如何做呢？！例如，我有箱子(半开范围用方括号和弧形括号表示)， [0, 1) 0 [1, 2) 3 [2, 3) 8 [3, 4) 6 [4, 5) 2
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如何使用python matplotlib绘制正态分布的直方图？
我的问题是-使用NumPy函数np.随机性.randn为100,000个点的正态分布生成数据x。然后绘制直方图。 我的计算是- x = sp.norm.pdf(np.random.randn(100000)) plt.hist(x, bins = 20, facecolor='blue', alpha=0.5) 是否有问题，因为我无法获得正态分布的直方图？ 推荐答案 要
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如何使用基于给定数据集的函数创建分层直方图？
您好，我正在努力使用基于名为‘Beach-Birds.csv’的CSV数据集的函数创建以下分层直方图： 这是我到目前为止得到的信息： strathist = function(x , y, breaks = 20, xlab = NULL ,ylab = NULL, main = "" , cex = 1) { cols = hcl(h = seq(0, 360, by = 120
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将直方图与R中的密度图相结合
当我将直方图和密度线合并到一个绘图中时，似乎遇到了在两者之间进行缩放的问题。单独绘制的密度曲线和两者结合绘制的密度曲线在视觉上有明显的区别。要在两个地块之间具有相同的形状和比例(单独使用密度，与HISTO结合时使用密度)，解决方案是什么？我使用以下代码： hist(dataList[[cl12]],xlim=range(minx,maxx),breaks=seq(minx,maxx,pasx
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如何为 pandas 0.11.0增加Dataframe.hist的图形大小
我正在尝试通过Pandas 0.11.0为数据帧的所有列制作直方图，但图形大小非常小，因此直方图变得更小。我们在0.19.0中具有FigSize属性，但如何在0.11.0中实现相同的属性。 推荐答案 我们试试这样： fig = plt.figure(figsize = (15,20)) ax = fig.gca() df.hist(ax = ax)
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如何将R几何直方图的y轴对数变换到正确的方向？
我忘记了一些非常基本的东西，这可以解释为什么在y轴的log10变换之后，我会看到非常膨胀的y值。 我有以下堆叠的gglot+geom_column图。 ggTherapy
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从SQL Server表创建直方图的范围柱
我在SQL Server中有下表： ----------------------------- ID Age Gender 1 30 F 2 35 M 3 32 M 4 18 F 5 21
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使用matplotlib中的dataframe.lot()函数编辑条宽
我正在使用以下工具制作堆叠条形图： DataFrame.plot(kind='bar',stacked=True) 我要控制条形图的宽度，以便这些条形图像直方图一样相互连接。 我已经翻阅了文档，但无济于事-有什么建议吗？可以这样做吗？ 推荐答案 对于遇到此问题的任何人： 从 pandas 0.14开始，使用条形图有一个‘width’命令： https://github
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如何在海上平面图上绘制法线
DISPLOT受到抨击，转而支持DISPLATE。 上一个函数具有绘制正常曲线的选项。 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats ax = sns.distplot(df.extracted, bins=40, kde=False, fit=stats.norm) f
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如何在海运直方图上添加标准普通pdf
我想在用seaborn构建的直方图上添加标准的普通pdf曲线。 import numpy as np import seaborn as sns x = np.random.standard_normal(1000) sns.distplot(x, kde = False) 如有任何帮助，我们将不胜感激！ 推荐答案 scipy.stats.norm使用 可以轻松访问正态分
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海运HISPLOT和DISPLOT输出不匹配
seaborn.histplot和seaborn.displot生成的直方图不匹配。 sns.displot的默认绘图为kind='hist' 使用python3.8.11、seaborn 0.11.2和matplotlib 3.4.2 测试 为什么输出不匹配，如何解决此问题？ 期望是，给定bins，相应曲线图的density应该匹配。 bins传递给numpy.histogram_
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绘制直方图，使总高度等于1
这是answer的后续问题。我正在尝试绘制归一化直方图，但得到的不是y轴上的最大值1，而是不同的数字。 对于数组k=(1，4，3，1) import numpy as np def plotGraph(): import matplotlib.pyplot as plt k=(1,4,3,1) plt.hist(k, normed=1)
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如何将平均线和中线添加到海运地块
有没有办法将平均值和中位数与Seborn的displot相加？ penguins = sns.load_dataset("penguins") g = sns.displot( data=penguins, x='body_mass_g', col='species', facet_kws=dict(sharey=False, sharex=False) )
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具有多个分布的海运距离图/离散图
我正在使用海运绘制分布图。我想在同一张图上用不同的颜色绘制多个分布： 下面是我开始绘制分布图的方式： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() iris = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'],
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