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沙龙
2
回答
如何
强制
Pandas
和
本机
matplotlib
共享
轴
、
、
我朋友们, 考虑下面的例子 import
matplotlib
.pyplot as pltimport numpy as np fig, (ax1,ax2)此时,我希望两个
轴
(ax1,ax2)
共享
x
轴
,即在第二个
轴
上显示正确的熊猫日期。sharex=True似乎不起作用。我怎样才能做到这一点呢?我尝试了不同的可能性,但都没有成功。编辑:由于
pandas
日期格式优于原生
matplotlib
格式,请为我提供一个使
浏览 22
提问于2019-02-13
得票数 2
1
回答
熊猫与
matplotlib
日期时间的比较
、
、
、
我在这个网站上读过很多关于日期时间
和
时间戳以及
matplotlib
date2num等的问题,但是,我想知道绘制一些数据的“正确”方法是什么。736697.14791666681) print(my_axis.get_xlim()) # = (25247280.0, 25249200.0)# Python2 Versions:Numpy: 1.13.3
Matp
浏览 0
提问于2018-01-20
得票数 1
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1
回答
使用
Pandas
绘图时,
强制
所有子图使用相同的
轴
范围。
、
、
我使用"by“选项使用
Pandas
创建方面的情节,如下所示:pd.Series(randn(1000)).hist(by=randint(0, 4, 1000)但是,我希望x
和
y
轴
在所有的图上都是相同的。有建好的路来做这个吗?在ggplot中,我会使用scales="fixed"选项,但我看不到在
Pandas
绘图中有类似的东西。
浏览 2
提问于2014-09-12
得票数 4
回答已采纳
1
回答
在同一列图中绘制倍数值
、
、
、
import
pandas
as pdimport random plt.rcParams
浏览 8
提问于2022-11-23
得票数 1
回答已采纳
1
回答
当我用
共享
轴
在子图中标出
轴
时,并不是所有的标签都显示在用
Pandas
绘图之后。
、
、
当创建一个具有
共享
轴
的两个面板子图时,我可以为每个
轴
指定标签.fig, axes = plt.subplots(1, 2, sharey=True)axes[1].set_ylabel('ylabel-2') 但是,当我使用
Pandas
在这些
轴
上绘图时,
共享</em
浏览 2
提问于2021-09-10
得票数 0
2
回答
如何
获得两个线图(使用独立的y
轴
),以
共享
同一日期x
轴
?
、
、
我有两个线图(GMCR股票价格,
和
标准普尔500)在同一时期内。由于标准普尔500指数昨日收于1,987点,GMCR收于54.65点,因此我有不同的y
轴
价格。我的问题是,
如何
使这两行
共享
相同的日期x
轴
?import
pandas
as pdfrom
matplotlib
import pyplot as plt import
pandas
.io.data
浏览 5
提问于2015-10-06
得票数 1
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2
回答
python
matplotlib
以小时格式设置xticks
、
、
、
、
我不知道
如何
以我想要的方式改变它。
浏览 1
提问于2014-01-29
得票数 1
2
回答
使用
pandas
绘图方法设置图形大小时不一致
、
、
、
我正在尝试使用
pandas
数据框的plot方法的便利性,同时调整生成的图形的大小。(我将图形保存到文件中,并在Jupyter笔记本中以内联方式显示它们)。
浏览 3
提问于2017-02-14
得票数 20
回答已采纳
1
回答
向后绘制日期
matplotlib
/
pandas
、
、
我想画一个图表,最近的日期在x
轴
的左边,而不是右边。 有没有办法在
pandas
和
matplotlib
中做到这一点,同时仍然获得日期
轴
?Invert an axis in a
matplotlib
grafic 演示
如何
使用invert_yaxis()对y
轴
执行此操作。但是,这不适用于xaxis。
浏览 10
提问于2019-06-26
得票数 1
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2
回答
如何
将子图集成在一个
matplotlib
轴
上?
、
、
查看的输出,我可以看到
matplotlib
中似乎有一个特性可以在一个图中集成几个子图:屏幕截图显示了一个有三个子图(broker、trades、price data)的图形--显然没有任何
matplotlib
子图。我知道
如何
用
matplotlib
创建子图,但这不是我想要的。 我想知道
如何
在一个
轴
中创建(这是正确的
matplotlib
术语吗?)几个同轴的子图。
浏览 11
提问于2020-08-21
得票数 1
回答已采纳
1
回答
不同频率的曲线图序列
、
我有一些时间序列,我为它们创建了季度
和
年度总和。我想把这两个放在一起,但是这个图只显示了频率更高的那个。merged.plot()提供了:下面是一些示例数据。
浏览 1
提问于2015-03-08
得票数 2
1
回答
调整x
轴
标签,防止它们在
Pandas
/
matplotlib
中被切断
、
、
我试着在每个x
轴
点上找个标签。使用当前的代码,标签会被剪短在较长的x
轴
标题上,并且只有这么多的x
轴
点得到一个标签。
如何
强制
在x
轴
上标记每个点?import
pandas
as pdimport sys pdata = pd.read_csv
浏览 2
提问于2017-05-19
得票数 1
回答已采纳
1
回答
熊猫图下的颜色区域
、
、
我找到了
matplotlib
的fill_between()模块,但是由于它需要实际的数组作为属性,并且我只调用了
pandas
系列的.plot()函数,所以我不知道
如何
应用这个函数。import
pandas
as pd idx = pd.date_range('2018-01-01', periods=5, freq
浏览 20
提问于2020-12-04
得票数 0
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1
回答
Pandas
和
Matplotlib
将df绘制为具有2个y
轴
的子图
、
、
我正在尝试使用
pandas
和
matplotlib
.pyplot将数据帧绘制到几个子图中。但我想让这两列使用不同的y
轴
,并在所有子图之间
共享
这些
轴
。目前我的代码是:import
matplotlib
.pyplot as plt df = pd.DataFrame({'Area':['A', 'A', 'A141+i, sharey=sub1)
浏览 8
提问于2017-07-01
得票数 1
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1
回答
将两个数字与
Pandas
合并
、
、
value'] = [78.4, 13.5, 19.8, 19, 78.4, 123.2, 82.6, 86.4, 83.5, 12.2.4]我想覆盖这两个图(它们有不同的y
轴
)
浏览 0
提问于2018-11-16
得票数 4
回答已采纳
2
回答
python中json属性中的
Matplotlib
、
、
、
我试图将这个json文件属性转化为
matplotlib
,其中x在图中“显示跟随者的数量”
和
y“拥有特定数量追随者的用户的频率”。我已经将json文件导入python,但我无法弄清楚
如何
在
matplotlib
(不是熊猫图)中使用特定的属性来绘制绘图。import
pandas
as pdinstagram = json.loads(open('J:\\data.json').read()) df = pd.DataFrame
浏览 6
提问于2019-11-04
得票数 1
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1
回答
如何
在没有相应值时删除
轴
刻度线
、
、
、
使用
matplotlib
绘制x
轴
为日期,y
轴
为y
轴
的数据时,存在一个问题,即图表在日期上留有空格,但没有值,如下图所示。我希望24号
和
25号不在x
轴
上。import
pandas
as pds.index =
浏览 5
提问于2021-05-01
得票数 0
2
回答
如何
使用hvplot设置缩放
轴
?
、
、
、
问题:代码示例:import numpy as npimport
matplotlib
.pyplot as plt import hvplot.
pandas
os.path.join('my_gps_positions.csv
浏览 44
提问于2019-10-04
得票数 0
3
回答
索引标签不显示-
Pandas
(系列)
、
我使用的是熊猫
和
matplotlib
,我试图用索引在系列中在x
轴
上设置标签。import
pandas
as pdquantity = [20,30,40,50] s.plot()
浏览 0
提问于2018-10-03
得票数 1
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1
回答
在
matplotlib
中垂直对齐时间序列(图
和
桶图)
共享
相同的x
轴
。
、
、
、
、
在
matplotlib
中,是否有一种简单的方法来对齐不同类型的时间序列的两个子图(图
和
桶图)?我使用熊猫包装,因为我处理的是pd.Series对象:import
matplotlib
.pyplot as pltplt.tight_layout()结果在视觉上不是很好,保持代码的简单性是很好的,并且: 垂直地将顶部图中的数据点对齐到底部地块上的条形图上,将条形图的
轴
与第一条
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浏览 12
提问于2020-02-20
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