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matlab绘制figure的x y轴特殊标签数据

做数据分析的Matlab用户最常见的问题之一是如何在日期轴上绘制数据。很多时候,分析师最初会使用Excel处理数据,然后用相应的工具去处理数据,分析数据。...Excel有一种在日期轴上绘制数据的简单方法,但在Matlab中使用日期轴需要麻烦一点。...但matlab针对这种特殊情况也有对应的一些函数,使用Matlab完成这项任务并不难,而且和大多数Matlab函数一样,它具有相当大的通用性。...使用datenum,用户可以用字符串或多个参数指定日期和时间。要从datenum中检索日期和时间,用户可以使用datevec。Matlab将datenum的输出用于绘图上的x轴数据。...例如,假设用户希望以6个月的间隔绘制3年的数据。首先要创建要绘制的日期、月份和年份的矢量。之后,将这些矢量转换为日期数字,并根据数据绘制日期数字。

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    【Python】pyecharts 模块 ⑥ ( 绘制柱状图 | pyecharts 绘制柱状图步骤 | 柱状图 x 轴 y 轴 翻转 | 柱状图数据标签位置设置 )

    一、pyecharts 绘制基础柱状图 1、pyecharts 绘制柱状图步骤 首先 , 导入 柱状图 Bar 类 , 该类定义在 pyecharts.charts 模块中 ; # 导入 pyecharts...轴 和 y 轴数据 , 调用 Bar#add_xaxis() 函数 , 设置 x 轴数据 , 实际数据放在 列表 中 , 作为参数传递给该函数 ; 调用 Bar#add_yaxis() 函数 , 设置...y 轴数据 , 第一个参数是柱状图标题 , 第二个参数 是 列表类型的容器变量 , 表示 y 轴的数据 ; # 设置 x 轴数据 bar.add_xaxis(["河北", "河南", "山东", "山西...轴 / y 轴 翻转 调用 Bar#reversal_axis() 函数 , 可以翻转 柱状图 的 x 轴 和 y 轴 ; 代码示例 : """ pyecharts 模块 """ # 导入 pyecharts...上面的柱状图的 数值标签 都在柱子 的中心位置显示 , 这是默认显示位置 ; 如果我们想要让 数值数据 显示在最右侧 , 在添加 y 轴数据时 , 为其设置一个 LabelOpts 参数 ; # 设置

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    matlab自动提取保存在figure里面的x和y轴数据

    经常有读者咨询fig文件里面的x和y轴的数据如何提取,故分享总结一下这个基础方法,在一些场景下面,对方不会把源代码提供,只会提供一个figure来做交互和结果查看,这时候如果想重新绘制figure增加内容...(gcf,'y.fig'); fig文件作为Matlab中的图形文件,其实原始数据是会存储在figure对象中的,那么通过get函数获取figure对象中相应的数据属性,就可以得到fig图形中的数据。...这个时候数据就在xdata和ydata,可以进行二次绘图。...3、针对特殊情况的处理 3.1 subplot的figure x = 0:0.1:10; y = sin(x); y2 = cos(x) figure subplot(211) plot(x,y) subplot...= 0:0.1:10; y = sin(x); y2 = cos(x) figure plot3(x,y,y2) saveas(gcf,'xyy2.fig');

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    2024-02-28:用go语言,有一个由x轴和y轴组成的坐标系, “y下“和“y上“表示一条无限延伸的道路,“y下“表示这个道

    2024-02-28:用go语言,有一个由x轴和y轴组成的坐标系, "y下"和"y上"表示一条无限延伸的道路,"y下"表示这个道路的下限,"y上"表示这个道路的上限, 给定一批长方形,每一个长方形有(x1...给你两个整数 x 和 y 表示某一个黑色像素的位置。 请你找出包含全部黑色像素的最小矩形(与坐标轴对齐),并返回该矩形的面积。 你必须设计并实现一个时间复杂度低于 O(m*n) 的算法来解决此问题。...2.在minArea函数中,使用二分查找来确定矩形的左边界、右边界、上边界和下边界。 3.实现辅助函数left(image [][]byte, col int) int,用于确定左边界。...7.在minArea函数中,调用辅助函数获取左边界、右边界、上边界和下边界,并计算矩形的面积((right - left + 1) * (down - up + 1))。...8.在main函数中,定义一个示例图片image和给定的点(x, y),调用minArea函数并将结果打印出来。

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    用matplotlib在同一个画布显示20个 双y轴折线图

    一、前言 前几天在Python白银群【巭孬嫑勥烎】问了一个Python可视化的问题,这里拿出来给大家分享下。 他的代码如下图所示: 使用supblot分区作图确实可以迎刃而解。..._2.legend(frameon=False) # 显示图例 plt.xticks([]) # 不显示x 轴刻度 plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft...="blue", linestyle='-', label='温度',markersize = 5) plt.ylabel("温度(℃)") # Y轴标签 # plt.xlabel("X轴坐标")...plt.xticks(np.arange(1,120,24), # rotation=45, # position=(0,0), #调整年份的位置,让远离了x轴...这篇文章主要盘点了一个Python可视化的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    2022-04-30:在无限的平面上,机器人最初位于 (0, 0) 处,面朝北方。注意: 北方向 是y轴的正方向。 南方向 是y轴的负方向。 东方向 是x轴的正

    2022-04-30:在无限的平面上,机器人最初位于 (0, 0) 处,面朝北方。注意: 北方向 是y轴的正方向。 南方向 是y轴的负方向。 东方向 是x轴的正方向。 西方向 是x轴的负方向。...只有在平面中存在环使得机器人永远无法离开时,返回 true。否则,返回 false。 输入:instructions = "GGLLGG" 输出:true 解释:机器人最初在(0,0)处,面向北方。...在此基础上,我们返回true。 力扣1041. 困于环中的机器人。 答案2022-04-30: 经过一串指令后,如果在原点,或者不同方向,那么重复执行指令,必能回到原点。

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    教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

    如下图所示,均匀分布设置透明度为 0.5,因此我们就能将其叠加在高斯分布上,这允许用户在同一图表上绘制并比较两个分布。 ? 叠加直方图 在叠加直方图的代码中,我们需要注意几个问题。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中,x_data 表示 x 轴上的不同类别,y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线,可用于表示标准差。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同的分组(G1、G2 等)而变化,我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体和对应的值,每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高,和同一服务器在不同天数的负载大小。

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    matlab自动提取保存在figure里面的x和y轴数据(增加了后面漏的代码)

    昨天文章发出去才发现少了部分代码遗漏了,今天补上 经常有读者咨询fig文件里面的x和y轴的数据如何提取,故分享总结一下这个基础方法,在一些场景下面,对方不会把源代码提供,只会提供一个figure来做交互和结果查看...,这时候如果想重新绘制figure增加内容,就需要提取figure图的数据, 1、保存一个figure文件 clear clc close all x = 0:0.1:10; y = sin(x);...figure plot(x,y) saveas(gcf,'y.fig'); fig文件作为Matlab中的图形文件,其实原始数据是会存储在figure对象中的,那么通过get函数获取figure对象中相应的数据属性...3、针对特殊情况的处理 3.1 subplot的figure x = 0:0.1:10; y = sin(x); y2 = cos(x) figure subplot(211) plot(x,y) subplot...= 0:0.1:10; y = sin(x); y2 = cos(x) figure plot3(x,y,y2) saveas(gcf,'xyy2.fig'); open("xyy2.fig") %

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    5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

    如下图所示,均匀分布设置透明度为 0.5,因此我们就能将其叠加在高斯分布上,这允许用户在同一图表上绘制并比较两个分布。 叠加直方图 在叠加直方图的代码中,我们需要注意几个问题。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中,x_data 表示 x 轴上的不同类别,y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线,可用于表示标准差。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同的分组(G1、G2 等)而变化,我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体和对应的值,每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高,和同一服务器在不同天数的负载大小。

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    matlab中绘制三维柱状图bar3函数的使用方法

    bar3 - 绘制三维条形图 此 MATLAB 函数 绘制三维条形图,Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量,y 轴的刻 度范围是从 1 至 length(Z)。...详细解释 bar3 绘制三维条形图。 bar3(Z) 绘制三维条形图,Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量,y 轴的刻度范围是从 1 至 length(Z)。...如果 Z 是矩阵,则 y 轴的刻度范围是从 1 到 Z 的行数。 bar3(Y,Z) 在 Y 指定的位置绘制 Z 中各元素的条形图,其中 Y 是为垂直条形定义 y 值的向量。...y 值可以是非单调的,但不能包含重复值。如果 Z 是矩阵,则 Z 中位于同一行内的元素将出现在 y 轴上的相同位置。 bar3(...,width) 设置条形宽度并控制组中各个条形的间隔。...'detached' 在 x 方向上将 Z 中的每一行的元素显示为一个接一个的单独的块。 'grouped' 显示 n 组的 m 个垂直条,其中 n 是行数,m 是 Z 中的列数。

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    10个数据可视化技巧,让你一看就懂!

    matplotlib 中的图表是一种结构,可以这样使用: 图形:绘制图表的背景或画布 轴:我们的图表 通常,这些东西是在代码后台自动设置的,但是如果要绘制多个图形,我们只需要按照以下方式创建图形和轴对象...nrows=2,我们将创建一个由 x,y 轴组成的图形,其中只有两个图表,分布在两个不同的行中。...以类似的方式,我们还可以指定注释的对齐方式、字体大小和颜色,而「xytext」参数指示我们是否要在某个 x 或 y 方向移动注释。在上面的例子中,我们将在 y 轴上向下移动注释文本。...9.重叠绘图和更改标签和颜色 在同一轴上重叠图表很容易:我们只需要为所有想要的绘图编写代码,然后,我们可以简单地调用'plt.show()'将它们全部绘制在一起: a=[1,2,3,4,5] b=[4,5,6,2,2...在条形图中设置轴的顺序 最后是一个非常特殊的工具~如果你喜欢使用条形图,你可能会面临这样的问题:你的条形图没有按照你想要的顺序排列。

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    这些条形图的用法您都知道吗?

    ,有两点需要说明,一方面,在ggplot2绘图过程中均采用图层思想,将多个图形进行叠加和设置;另一方面,图层思想是通过代码中的加号(+)表现出来的。...y轴(前提是绘图数据已做了统计汇总); position:用于设置条形图的摆放位置,默认为'stack',表示绘制堆叠条形图;如果指定为'dodge',表示绘制水平交错条形图;如果为'fill',表示绘制百分比堆叠条形图...(data = df, # 指定绘图数据 # 指定x轴和y轴的变量 mapping = aes(x = Province, y = GDP)) + # 绘制条形图...' # 填充色为铁蓝色 ) + # 删除x轴的标题 labs(x = '')# 绘制有序的条形图 p2 <- ggplot(data = df, # 要求x轴的省份按...如上图所示,使用grid.arrange函数将两张图组合在一个图框内,其中左图是使用geom_bar函数直接生成的原始图形,右图则是在左图的基础上添加了三项功能,分别是条形图的排序(代码中reorder

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    让你彻底弄懂用Python绘制条形图(柱状图)

    3 优化显示竖放条形图 以时间为横轴,每年收盘价均值为纵轴绘制竖放条形图,并添加标题和轴标签等,具体语句如下: result = date[['收盘价']].groupby(date.index.year...1 横放条形图绘图原理 Python中绘制横向条形图需用matplotlib.pyplot中的barh函数,该函数和bar函数类似,它的基本语法为: barh(y, width, [height]...四、并列条形图 有时在绘制条形图时需对比显示某些信息,比如想同时观察股票最高价和最低价的变化趋势,可采用并列条形图,具体语句如下: result = date.groupby(date.index.year...比如股票价格的最小值恒小于最大值,可以把这两个数组绘制在同一个条形图中,具体语句如下: result = date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价','mean...有时需要把两组数值绘制在同一个条形图中,以股票最高价和最低价为示例,绘制拼接条形图,具体语句如下: result = date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价

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