标签: plot

我在一些文本文件中有数据,可以说10000行和2列.我知道我可以轻松地绘制它plot "filename.txt" using 1:2 with lines.然而我想要的只是绘制让我们说1000到2000的行或任何其他合理的选择.是否可以轻松地做到这一点？非常感谢你提前.

是plot()在R键曲线100万个左右的数据点的最有效方法是什么？我想画一堆这些Clifford吸引者.这是一个我从一个非常大的图像缩小的例子:

这是我用于绘制非常大的8K(7680x4320)图像的一些代码的链接.

生成50或1亿个点(使用Rcpp)不需要很长时间,也不需要获取颜色+透明度的十六进制值,但实际绘图和保存到磁盘的速度非常慢.

• 是否有更快的方式来绘制(并保存)所有这些点？
• R对这项工作来说只是一个糟糕的工具吗？
• 你会用什么工具来绘制数十亿点,即使你不能将它们全部投入到ram中？
• 如果使用1990年代的软件和硬件,如何制作出这种类型(颜色+透明度)的高分辨率图？

编辑:使用的代码

# Load packages
library(Rcpp)
library(viridis)

# output parameters
output_width = 1920 * 4
output_height = 1080 * 4
N_points = 50e6
point_alpha = 0.05 #point transperancy

# Attractor parameters
params <- c(1.886,-2.357,-0.328, 0.918)

# C++ function to rapidly generate points
cliff_rcpp <- cppFunction(
    "
    NumericMatrix cliff(int nIter, double A, double B, double C, double D) {
    NumericMatrix x(nIter, 2);
    for (int i=1; i < nIter; …

我正在绘制y轴上具有不同单位的两个数据集.有没有办法让刻度线和网格线在两个y轴上对齐？

第一张图片显示了我得到的内容,第二张图片显示了我想要获得的内容.

这是我用来绘制的代码:

import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(0)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(pd.Series(np.random.uniform(0, 1, size=10)))
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(pd.Series(np.random.uniform(10, 20, size=10)), color='r')

我在一个函数中创建一个数字,例如

import numpy
from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook
output_notebook()

def make_fig():
    rows = cols = 16
    img = numpy.ones((rows, cols), dtype=numpy.uint32)
    view = img.view(dtype=numpy.uint8).reshape((rows, cols, 4))
    view[:, :, 0] = numpy.arange(256)
    view[:, :, 1] = 265 - numpy.arange(256)
    fig = figure(x_range=[0, c], y_range=[0, rows])
    fig.image_rgba(image=[img], x=[0], y=[0], dw=[cols], dh=[rows])
    return fig

后来我想放大图:

fig = make_fig()
# <- zoom in on plot, like `set_xlim` from matplotlib
show(fig)

如何在散景中进行程序化缩放？

我想用Python绘制树.决策树,组织结构图等.任何帮助我的图书馆？

我想根据值绘制不同颜色的图形.我写了下面的代码,

np_graph <- data.frame(C1 = -5:5, C2 = -5:5)
x=np_graph2$C1
y=np_graph2$C2
plot(x,y,xlab="PC1",ylab="PC2")

现在,如果X的值> 0,那么该值应为绿色(在图中).如果Y的值> 0,则该值应为红色(在图中).

有人可以帮助我吗？

假设我有一个DataFrame看起来像这样:

Hour | V1 | V2 | A1 | A2
 0   | 15 | 13 | 25 | 37  
 1   | 26 | 52 | 21 | 45 
 2   | 18 | 45 | 45 | 25 
 3   | 65 | 38 | 98 | 14

我试着去创建一个柱状图来比较列V1和V2经Hour.当我做:

import matplotlib.pyplot as plt
ax = df.plot(kind='bar', title ="V comp",figsize=(15,10),legend=True, fontsize=12)
ax.set_xlabel("Hour",fontsize=12)
ax.set_ylabel("V",fontsize=12)

我得到了一个情节和一个包含所有列的值和名称的图例.如何修改我的代码,以便绘图和图例仅显示列V1和V2

我想使用类似于下面的R studio(在Arc Map中创建)制作一个情节

我试过以下代码:

# data processing
library(ggplot2)
# spatial
library(raster)
library(rasterVis)
library(rgdal)

#
test <- raster(paste(datafold,'oregon_masked_tmean_2013_12.tif',sep="")) # read the temperature raster
OR<-readOGR(dsn=ORpath, layer="Oregon_10N") # read the Oregon state boundary shapefile

gplot(test) +  
  geom_tile(aes(fill=factor(value),alpha=0.8)) + 
  geom_polygon(data=OR, aes(x=long, y=lat, group=group), 
               fill=NA,color="grey50", size=1)+
  coord_equal()

该代码的输出如下所示:

有几点需要注意.首先,R版本缺少分水岭形状文件.那样就好.

其次,R图中较暗的灰色背景是无数据值.在Arc中,它们不显示,但在R中它们显示为gplot.当我使用光栅包中的"plot"时,它们不显示:

plot(test)

我的问题如下:

1. 如何摆脱'gplot'示例中的深灰色NoData填充？
2. 如何将图例(颜色条)设置为合理(例如在ArcMap和栅格'情节'图例中？)
3. 如何控制色彩图？

要注意,我尝试过很多不同的版本

scale_fill_brewer
scale_fill_manual
scale_fill_gradient

等等,但我得到错误,例如

br <- seq(minValue(test), maxValue(test), len=8)

gplot(test)+
geom_tile(aes(fill=factor(value),alpha=0.8)) +

scale_fill_gradient(breaks = br,labels=sprintf("%.02f", br)) +

geom_polygon(data=OR, aes(x=long, y=lat, group=group), 
             fill=NA,color="grey50", size=1)+
coord_equal()

Regions defined for each Polygons …

我想在3D中绘制隐式方程F(x,y,z)= 0.Matplotlib有可能吗？

假设我想用新数据更新绘图.我应该选择什么方法？

1. 将XDataSource属性设置为某个名称,更新变量并调用refreshdata
2. 再次删除原始plot和呼叫plot命令.
3. 使用 Set('Xdata',...')