相关疑难解决方法(0)

我花了好几个小时试图做我认为是一项简单的任务,即在使用seaborn时将标签添加到XY图上.

这是我的代码

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

df_iris=sns.load_dataset("iris") 

sns.lmplot('sepal_length', # Horizontal axis
           'sepal_width', # Vertical axis
           data=df_iris, # Data source
           fit_reg=False, # Don't fix a regression line
           size = 8,
           aspect =2 ) # size and dimension

plt.title('Example Plot')
# Set x-axis label
plt.xlabel('Sepal Length')
# Set y-axis label
plt.ylabel('Sepal Width')

我想在图中的每个点添加"种类"栏中的文字.

我见过许多使用matplotlib但不使用seaborn的例子.

有任何想法吗？谢谢.

我有一个dt:

>>> dt
            sales                mg         
ID         600519   600809   600519   600809
RPT_Date                                    
20060331  13.5301   5.8951   9.4971   3.0408
20060630   6.6048   2.4081   4.3088   1.4040
20060930  12.3889   3.6053   9.1455   2.0754
20061231  16.5100   3.3659  12.4682   1.8810
20070331  15.8754   5.9129  11.5833   3.6736
20070630  10.4155   3.5759   7.8966   2.2812
20070930  18.2929   3.5280  14.3552   2.1584
20071231  27.7905   5.4510  23.7820   3.2568

并使用pandas函数plot创建一个barplot对象

>>> fig = dt.plot(kind='bar', use_index=True)
>>> fig
<matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x0B387150>

但是我想要一个<matplotlib.figure.Figure object>intsead传递给其他函数,就像下面的对象类型一样:

>>> plt.figure()
<matplotlib.figure.Figure object at 0x123A6910>

所以,我怎么能转换<matplotlib.axes.AxesSubplot object> …

我的代码

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use("ggplot")
import numpy as np
from mtspec import mtspec
from mtspec.util import _load_mtdata

data = np.loadtxt('262_V01_C00_R000_TEx_BL_4096H.dat')

spec,freq,jackknife,f_statistics,degrees_of_f = mtspec(data=data, delta= 4930.0, time_bandwidth=4 ,number_of_tapers=5, nfft= 4194304, statistics=True)


fig = plt.figure()      
ax2 = fig   
ax2.plot(freq, spec, color='black')
ax2.fill_between(freq, jackknife[:, 0], jackknife[:, 1],color="red", alpha=0.3)
ax2.set_xlim(freq[0], freq[-1])
ax2.set_ylim(0.1E1, 1E5)
ax2.set_xlabel("Frequency $")
ax2.set_ylabel("Power Spectral Density $)")
plt.tight_layout()
plt.show() 

问题在于我的代码的绘图部分.我应该改变什么？我在Ubuntu上使用Python 2.7.

我检查了这个Matplotlib返回一个绘图对象，但它确实不适合我的问题。

我想做的是：

def func1():
   fig1 =  plt.plot (np.arange(0.0, 5.0, 0.1))
   return fig1

def func2()
   return plt.plot (np.arange(0.0, 5.0, 0.02))


fig1 = func1()
fig2 = func2()
plt.figure()
plt.add_subplot(fig1)
plt.add_subplot(fig2)
plt.show()

上面的代码只是一个主要思想。你能建议我怎么做吗？

谢谢