如何在 PyQt5 GUI 中制作快速 matplotlib 实时绘图
几年前，我已经尝试在 PyQt5 GUI 中嵌入实时 matplotlib 图.实时图显示了从传感器捕获的实时数据流、一些过程……我得到了它的工作，您可以在此处阅读相关帖子: 您自己的 GUI 中的 Matplotlib 动画 如何使用 matplotlib 在 while 循环中实时绘图? 现在我需要再次做同样的事情.我记得我以前的方法有效，但无法跟上快速的数据流.我在互联网上
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使用 pyqtgraph 和线程的实时绘图
这有点长，第一部分只是对问题的描述，第二部分是我的“修复"是否正确的问题. 我从 python 编程开始.我创建了一个程序，它与读取我们熔化实验室熔炉温度的 Arduino 进行通信.然后在 PID 算法中使用温度，并将输出设置为 Arduino.通信是通过 pyserial 完成的.到目前为止，一切都有效，包括实时绘制温度信号、PID 变量等.该脚本包括一个主循环和 3 个线程(串行通信、
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绘制 OpenStreetMap 关系不会生成连续线
全部， 我一直致力于编制全球所有 MTB 路线的索引.我是 Python 人，所以对于涉及的所有步骤，我都尝试使用 Python 模块. 我能够像这样从 OSM overpass API 获取关系: from OSMPythonTools.overpass import Overpass天桥=天桥()def fetch_relation_coords(关系):rel = overpa
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为绘图中的标题部分着色
是否可以为绘图中的标题部分着色? x = 1:10y = 1:10plot(x, y, main="title (slope=1)") 在此图中，我想将 slope=1 的颜色更改为红色. 解决方案 这是一个非常简单的解决方案: 绘图(x, y)标题(表达式(“标题("*幻影(“斜率=1)")*“)")，col.main =“黑色")标题(表达式(幻影(“标题(")*“斜率=1")，
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在 r 中绘制集群成员
我在 R 中使用 DTW 包.我终于完成了层次聚类.但我想像下图一样单独绘制时间序列集群. sc
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如何在 r 中以水平堆积条形图的样式创建时间序列图
我想创建一个水平的“堆积条形"类型图，其中日期沿 x 轴运行，我的样本在 y 轴上显示为条形.在下面的简单示例中，我有三个样本(a、b、c)，每个样本包含三个值(0、1、2).我希望根据沿 x 轴的每个时间步的值对水平条进行着色，以便我最终得到三个水平条(每个样本一个)，它们从我的第一个时间点运行到最后一个时间点并包含一个一系列具有与不同值相关的颜色的块. 例如，假设我希望值 0 为蓝色，值
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如何在分解的时间序列图中自定义标题、轴标签等
我相当熟悉通过编写自己的 x 轴标签或主标题来修改绘图的常用方法，但在绘制时间序列分解的结果时，我无法自定义输出. 例如， 库(TTR)t 为您提供观察到的时间序列、趋势等的漂亮基本图.但是，使用我自己的数据(水面以下的深度变化)，我希望能够切换 y 的方向轴(例如 ylim=c(40,0) 表示 'observed'，或 ylim=c(18,12) 表示 'trend')，将 'se
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ggplot中风速和风向数据的棒图
我想为风速/风向数据绘制类似于这样的棒图: https://www.researchgate.net/figure/Stick-plot-of-mean-daily-wind-speed-and-direction-measured-at-Valentia-Island-from_fig5_226577448p> 我在 excelent oce 包中找到了一个很好的情节，但我想使用 g
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尝试在 R 中随时间绘制计数时，为什么会收到指向 Inf 值的错误消息?
我正在使用这个答案中给出的代码来生成这个图 库(rvest)缓存目录
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R:将日期从每天转换为每周并绘制它们
我正在尝试学习如何处理时间序列数据.我创建了一些假的每日数据，尝试按周汇总然后绘制它: set.seed(123)图书馆(xts)图书馆(ggplot2)date_decision_made = seq(as.Date("2014/1/1"), as.Date("2016/1/1"),by="day")date_decision_made 在我的实际数据中，我有 30 年的数据.日期似乎很拥挤
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自动突出显示值高于某个阈值的时间序列图部分的方法?
我正在寻找一种自动方法来突出显示绘图中 Station2 值大于预定义阈值(在本例中为 0)的某些部分.检查绘图后，我可以通过在数据框 (dateRanges) 中指定 Date 来手动执行此操作. 提前感谢您的任何建议！ 库(ggplot2)# 样本数据df
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在matlab中绘制具有时间序列的数据
我有一些从 2007/5/1 到 2007/5/30 00:00 到 23:59:58 的数据.我想根据数据和时间一起绘制这些数据.如何同时定义日期和时间?因为它有固定的日期和时间.例如 2007/5/1 00:00:00 -0.22007/5/1 00:00:02 -0.12007/5/1 00:00:04 -0.12...2007/5/31 23:59:58 -0.4 我用过DateTim
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如何在 R 中用 abline() 绘制简单的垂直线?
我无法在图表中添加垂直线或水平线.我觉得我错过了一些非常简单的东西，但我似乎找不到它.我从互联网上复制了一些例子，但它不起作用.我做错了什么? 这就是我正在尝试的: 库(quantmod)getSymbols("^FTSE", src="yahoo", from=as.Date('2004-01-01'),to=as.Date('2013-01-01'), 周期性=“每周")情节(FTSE
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在 ggplot2 中为绘制的 ACF 添加置信区间
我计划为模拟时间序列构建自定义 ACF 和 PACF 图 ts 以下是我编写的通过 ggplot2 生成绘图的代码: 库(gridExtra)主题设置
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在不同的列中绘制具有年份的时间序列
我有以下数据框dt(head,6): 我需要创建一个图表，其中 x 轴上有年份(2015、2016、2017、2018、2019)，不同的列(W15、W16、W17、W18、W19 - 每一个都与一个相关年)在 y 轴上.它们都应按 TEAM 列分组. 我尝试使用 ggplot2 无济于事. 解决方案 你需要将你的数据从宽转换为长，然后使用ggplot.往下看； 库(tidy
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使用 ggplot 绘制大量时间序列.有没有可能加快速度?
我正在处理数千个气象时间序列数据(样本数据可以从这里下载)https://dl.dropboxusercontent.com/s/bxioonfzqa4np6y/timeSeries.txt 在我的 Linux Mint PC(64 位，8GB RAM，双核 2.6 GHz)上使用 ggplot2 绘制这些数据需要很长时间.我想知道是否有一种方法可以加快速度或更好的方法来绘制这些数据?非常感
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在单个绘图 python 上比较多年数据
我有两个不同年份的时间序列存储在 pandas 数据框中.例如: data15 = pd.DataFrame([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12],index=pd.date_range(start='2015-01',end='2016-01',freq='M'),列=['2015'])data16 = pd.DataFrame([5,4,3,2,1],index=pd.d
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如何在 R 中每 30 分钟聚合一次
我被困在 R 中.我需要将每分钟的数据汇总到每 30 分钟一次.我的数据框是这样的: 日期时间功率2008-10-11 23:57:00 0.3762008-10-11 23:58:00 0.3742008-10-11 23:59:00 0.3742008-10-12 0:00:00 0.3342008-10-12 0:01:00 0.330...2008-12-13 19:24:00 1.3
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每个时间序列的多个图表
我有以下数据框，其中每个用户有 288 个观察值: User5 User8 User102015-01-01 00:00:00 12.3 10.3 17.52015-01-01 00:30:00 20.1 12.7 20.92015-01-01 01:00:00 12.8 9.2 17.82015-01-01 01:30:00 11.5 6.9 12.52015-01-01 02:00:00
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Matplotlib 以奇数间隔日期 YearLocator
现在，当我的时间序列在十年之初(即 1990、2000、2010 等)开始时，我有一些可以按照我的规范格式化的工作代码，但我不知道如何调整我的当我的时间序列从非偶数年(即 1993 年)开始时，代码具有正确的格式. 将 pandas 导入为 pd将 matplotlib.pyplot 导入为 plt从 matplotlib 导入日期def format_xaxis(图):年 = 日期.YearL
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