小编tsh*_*wen的帖子

使用numpy,我该怎么做:

ln(x)

它等同于:

np.log(x)

我这样一个看似微不足道的问题道歉,但我之间的差异的理解log和ln被认为ln是LOGSPACEè？

所以在添加了figure三个垂直子图的地方add_subplot,如何选择让我们说中间的？

现在我做这个列表理解:

[r[0] for r in sorted([[ax, ax.get_geometry()[2]] for ax in self.figure.get_axes()], key=itemgetter(1))]

在那里我可以简单地选择我想要的索引,与之对应axes.有更简单的方法吗？

我想在图例中显示行标签的文本,但也不是一行(如下图所示):

我试图最小化图例的线条和标签,并且也只覆盖新标签(如下面的代码所示).但是,这个传奇带来了两个回归.

    legend = ax.legend(loc=0, shadow=False) 
    for label in legend.get_lines(): 
        label.set_linewidth(0.0) 
    for label in legend.get_texts(): 
        label.set_fontsize(0) 

    ax.legend(loc=0, title='New Title')

我已经检查了地图,应用,mapapply和组合,但似乎无法找到一种简单的方法来执行以下操作:

我有一个包含10列的数据框.我需要将其中的三个传递给一个带有标量并返回标量的函数...

some_func(int a, int b, int c) returns int d

我想应用它并在数据框中创建一个带有结果的新列.

df['d'] = some_func(a = df['a'], b = df['b'], c = df['c'])

我发现的所有解决方案似乎都建议重写some_func以使用Series而不是标量,但这是不可能的,因为它是另一个包的一部分.我如何优雅地完成上述工作？

我试图在用Python Seaborn模块创建的箱形图(绿色和橙色框之间)之间设置一个空格sns.boxplot().请参见附图,绿色和橙色子图框相互粘连,使其在视觉上不是最吸引人的.

无法找到办法做到这一点,任何人都可以找到办法(代码附加)？

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.set(style="ticks", palette='Set2', font='Roboto Condensed')
sns.set_context("paper", font_scale=1.1, rc={"lines.linewidth": 1.1})
g=sns.factorplot(x="time", y="total_bill", hue="smoker",
               col="day", data=tips, kind="box", size=4, aspect=0.5,
                 width=0.8,fliersize=2.5,linewidth=1.1, notch=False,orient="v")
sns.despine(trim=True)
g.savefig('test6.png', format='png', dpi=600)

该Seaborn箱线图文档是在这里:http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/generated/seaborn.boxplot.html

有没有办法将自定义maplotlib颜色图 ( matplotlib.cm)保存为文件（例如，调色板文件 ( .cpt)，就像在 MATLAB 中使用的那样）以供共享，然后在其他程序中使用？(例如Panopoly , MATLAB ...)

例子

下面LinearSegmentedColormap是通过修改现有颜色图（通过截断，如此处链接的另一个问题中所示）制作的新颜色图。

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Get an existing colorbar
cb = 'CMRmap'
cmap = plt.get_cmap( cb )

# Variables to modify (truncate) the colormap with
minval = 0.15 
maxval = 0.95
npoints = 100 

# Now modify (truncate) the colorbar
cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list( 
    'trunc({n},{a:.2f},{b:.2f})'.format(n=cmap.name, a=minval,
    b=maxval), cmap(np.linspace(minval, maxval, npoints))) …