生成遵循分布的平滑随机数
我有两个变量，我们称它们为x和y，它们在绘制时是图中的分散蓝点. 我已经使用Scipy的curve_fit拟合了它们. 我想生成(假设为500000)“平滑的" 随机数，复制后跟x和y的分布. 通过“平滑" ，我的意思是，我不希望随机变量能够完全复制我的数据(x和y)，如下面的图 所示，使用 red diamonds being my data distribution and the
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在matplotlib中绘制2D直方图作为热图
我有想要绘制为以下直方图的3-d数据 1.12 0.65 1.41 0.95 1.78 1.04 2.24 2.12 等第一列的第一个条目(在.txt中)为我提供了第一个图块的中心的值，第一列的第二行为我提供了第二个图块的中心的值，依此类推.第二列是指颜色栏上的值.第一列中的值以及仓位大小以对数间隔.我想在matplotlib中将其绘制得尽可能靠近上面(忽略箭头).
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将直方图与R中的散点图结合
我正在尝试使用辅助轴在一个绘图中生成一个带有直方图和散点图的绘图.详细地，这是一个示例数据: #generate example data set.seed(1) a
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如何通过R中的x值缩放直方图上的y轴?
我有一些表示粒子大小的数据.我想将每个合并大小的粒子的频率绘制为直方图，但要缩放频率但要调整粒子的大小(因此它表示该大小的总质量.) 我可以很好地绘制直方图，但是我不确定如何通过每个bin的X值缩放Y轴. 例如如果我在40-60格中有10个粒子，我希望Y轴值为10 * 50 = 500. 解决方案 您最好使用barplot，以便通过垃圾箱的面积表示总质量(即，高度表示计数，宽度
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熊猫:分类数据的多个直方图
我有以下数据框: Type Cat1 Cat2 Cat3 0 A 0.384000 0.393000 0.458000 1 B 0.603337 0.381470 0.299773 2 C 0.585797 0.452570 0.317607 3 D 0.324715
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gnuplot-带直方图的直方图连接条
这是我正在使用的代码的最小工作示例: #!/bin/bash gnuplot
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如何在matplotlib中绘制极性hist2d/hexbin?
我有一个随机向量(随机长度和随机角度)，并希望通过hist2d或hexbin绘制其近似PDF(概率密度函数).不幸的是，它们似乎不适用于极坐标图，以下代码无法产生任何结果: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Generate random data: N = 1024 r = .5 + np.random.normal
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密度为True时numpy.histogram的hist尺寸
假设我有这个数组A: array([ 0.0019879 , -0.00172861, -0.00527226, 0.00639585, -0.00242005, -0.00717373, 0.00371651, 0.00164218, 0.00034572, -0.00864304, -0.00639585, 0.006828 , 0.00354365, 0.0
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从分类变量创建直方图(非条形图)
我知道您通常应该对分类变量使用barplot，但是在我的情况下，有人将连续变量分成几组，总之有一个直方图会很好. 这就是我想要得到的(除非是直方图): par(oma=c(2,0,0,0)) #so labels are not cut off barplot(table(hhincome),ylab = "Frequency", main = "Netto houshold i
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ggplot2的彩色直方图
我有一个带有值及其关联权重的数据框.我想制作一个直方图，以便每个条形图的高度对应于该bin中值的数量，而条形图的颜色对应于它们的总重量.我该怎么办? 示例: D
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R中的绘制密度
因此，我正在绘制密度(直方图).例如: d
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通过为R中每个条形图的不同段分配名称来使直方图更清晰
假设我有一个包含两列和19行的数据框(请参见下文)；左列是细胞系的名称，右列是基因ZEB1在相应细胞系中的表达. CellLines ZEB1 600MPE 2.8186 AU565 2.783 BT20 2.7817 BT474 2.6433 BT483 2.4994 BT549 3.035 CAM
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如何在python中绘制悬挂的根图?
受此问题的启发您在python中进行相同类型的绘图?此图旨在以直观的方式很好地展示您的分布与预期分布之间的偏离.它将直方图的条形图悬挂到预期的分布线，因此，在条形图的底部和x轴之间而不是在条形的顶部和预期的分布曲线之间读取与期望值的差异. 我找不到任何内置函数. 解决方案 想法是将直方图的每个条移动到条的顶部处于期望值的位置: import matplotlib.pyplot as
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在同一张图上绘制两个直方图，其列的总和为100
我想在同一直方图上绘制两组不同大小的图像.但是，由于一组具有约330,000个值，而另一组具有约16,000个值，因此很难比较它们的频率直方图.我想绘制一个直方图，比较这两个集合，以便y轴是该bin中出现的百分比.我下面的代码接近于此，除了直方图的积分总和为1.0之外，而不是使各个bin值总和为1.0(这是因为normed = True参数). 我如何实现我的目标?我已经尝试过手动计算％频率
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如何使直方图列的宽度全部相同
我在处理直方图时遇到了一些麻烦.我有两列的df，并将它们绘制为堆积的直方图.我将它们放入特定的垃圾箱中(请参见下面的代码)，但是我想在最后制作一个大垃圾箱(4000-10000).但是，默认情况下，大容器的列宽很大.是否有办法使大容器的尺寸不大?即使所有列的x范围不均匀，宽度也一样吗? 代码: df.plot.hist(stacked=True, bins=[0,400,800,120
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如何绘制相对于每个方面的百分比的多面直方图(而非条形图)?
尽管有几条关于如何使用条形图各个方面的百分比百分比的SO帖子，但我看不到任何柱状图显示如何做到这一点.有可能这样做吗? 这是我研究过的两篇文章: SO帖子1:获得反映各个方面的比例尺ggplot2 的最新答案表明该解决方案不再适用于ggplot2的较新版本，并建议使用stat_count()，但没有给出示例. SO post2:在多面ggplot中的y实验室百分比条形图?
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使用一系列值及其频率作为字典绘制直方图
假设我有以下字典: scenario_summary = {'Day1': {'22459-22585': 0.0, '22585-22711': 0.0, '22711-22837': 0.0, '22837-22963': 0.0, '22963-23089': 0.0, '23089-23215': 0.0, '23215-23341': 0.0, '23341-23467': 0.0
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使用matplotlib.pylab在for循环中更新直方图
我正在尝试更新for直方图数据.但我不知道该怎么做 我尝试了set_data，但无法正常工作. 这是代码: plt.ion() ax=plt.subplot(111) [n,X, V]=ax.hist(range(MAX_X),bins=33,normed=True) .... alternative=defaultdict(list) ... for z in range(0,m
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带日期的jfreechart直方图
我想在直方图的X轴上显示一些日期，但我不知道该怎么做 使用此代码，我可以创建带有几个x-y值的简单直方图，但是它们可以是数字，而不是日期: DefaultTableXYDataset dataset = new DefaultTableXYDataset(); XYSeries serie = new XYSeries("Andamento consumi", true, fa
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hist.default(xa)中的错误:"x"必须为数字
我是一名完全R的初学者，并且正在尝试做一些非常基础的事情-制作我从Excel导入的两个向量的直方图. 向量是xa和xb.我尝试了hist(xa)，并收到以下错误: Error in hist.default(xa) : 'x' must be numeric 因此，我进行了一些搜索，并尝试使用as.numeric(xa)对此进行补救，并得到: Error: (list) ob
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