Результаты поиска по запросу "matplotlib"

1 ответ

pylab / NetworkX; после обновления метки узлов не отображаются

После того как я обновил matplotlib до текущей версии, я столкнулся с проблемой с метками узлов в networkX: если я использую

2 ответа

макет табличной легенды для matplotlib

У меня есть график с 9 линиями, представляющими наборы данных с двумя переменными параметрами, например, f_11, f_12, f_13, ..., f_33. Чтобы сделать график (н...

2 ответа

Отключить оси в сюжетах

У меня есть следующий код:

ТОП публикаций

4 ответа

Встраивание небольших графиков в субплоты в matplotlib

Если вы хотите вставить небольшой участок внутрь большего, вы можете использоватьТопоры [http://scipy-lectures.github.io/intro/matplotlib/matplotlib.html#axes], любить Вот [http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/axes_demo.html]. Проблема ...

1 ответ

Как заполнить полигон настраиваемым штриховкой в matplotlib?

Я использую python и matplotlib для создания нескольких закрытых полигонов. Затем мне нужно заполнить их штриховкой, что можно сделать через ...

5 ответов

Как мне отформатировать число осей в тысячи с запятой в matplotlib?

2 ответа

Научная нотация colorbar в matplotlib

3 ответа

Отсутствие заглавных букв панели ошибок Matplotlib

Я пытаюсь создать точечный график с панелями ошибок в matplotlib. Ниже приведен пример того, как выглядит мой код: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import random x = np.linspace(1,2,10) y = np.linspace(2,3,10) err = ...

2 ответа

Настройка Yaxis в Matplotlib с помощью панд

Используя Pandas для построения графиков в I-Python Notebook, у меня есть несколько графиков, и поскольку Matplotlib решает ось Y, он устанавливает их по-разному, и нам нужно сравнить эти данные, используя тот же диапазон. Я перепробовал ...

3 ответа

Как залить цвет радуги под кривой в Python matplotlib

Я хочу заполнить цвет радуги под кривой. На самом деле функция matplotlib.pyplot.fill_between может заполнить область под кривой одним цветом. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 100, 50) y = -(x-50)**2 + 2500 ...