小编Pal*_*l86的帖子

在Matplotlib中创建一个子图数组时,有没有办法完全摆脱刻度标签？我目前需要根据绘图对应的较大数据集的行和列来指定每个绘图.我试图使用ax.set_xticks([])和类似的y轴命令,但无济于事.

我认识到,想要制作没有轴数据的情节可能是一个不寻常的要求,但这就是我所需要的.我需要它自动应用于数组中的所有子图.

我需要去掉通量时间序列数据(光线曲线),但是当时间序列数据没有简单的线性趋势时,我遇到了问题.

我一直在使用scipy.signal.detrend()来消除线性情况,但这还不够.

我已经使用numpy.polyfit()来尝试多项式去趋势,但我不知道如何处理它返回的多项式系数.

有人可以告诉我下一个明智的步骤吗？或者,如果某人有更好的方法来消除非线性数据,我也很高兴听到这一点.

我是StackOverflow的新手,我对Python非常陌生.

我的问题是这个......我需要写一个双和,如下:

动机是这是对用于大地水准面的重力势的角度修正.

1. 我写这笔钱很困难.并且,在你说"去这样一个这样的资源"或者对我不耐烦之前,这是我第一次完成编码/编程/不管这是什么.

2. 这是一个使用"for"循环的好地方吗？

3. 我有两个索引(n,m)和系数c_{nm}以及s_{nm}.txt文件的数据.每个项目都是一列.当我说usecols,我是0通过3还是1通过4？

(上面的等式)

\begin{equation}
V(r, \phi, \lambda) = \sum_{n=2}^{360}\left(\frac{a}{r}\right)^{n}\sum_{m=0}^{n}\left[c_{nm}*\cos{(m\lambda)} + s_{nm}*\sin{(m\lambda)}\right]*\sqrt{\frac{(n-m)!}{(n+m)!}(2n + 1)(2 - \delta_{m0})}P_{nm}(\sin{\lambda})
\end{equation}

我正在编写一个 python 脚本，该脚本将 (1) 获取每个子图的 y 值列表，以针对一组常见的 x 值进行绘图，(2) 使每个子图成为散点图并放置它在子图网格中的适当位置，并且（3）针对不同大小的子图网格完成这些任务。我的第三个语句的意思是：我使用的测试用例的结果是 64 个图，8 行和 8 列。我希望代码能够处理各种网格尺寸的任何大小的数组（大约在 50 到 80 个图之间），而不必每次运行代码时都返回并说“好的，这是行数和我需要的专栏。”

现在，我正在使用 exec 命令来获取 y 值，并且工作正常。我能够制作每个子图并让它填充网格，但前提是我手动输入所有内容（64 次做同样的事情只是愚蠢的，所以我知道必须有一种方法来自动化这个）。

任何人都可以提出一种可以实现这一目标的方法吗？我无法提供数据或我的代码，因为这是研究材料，不是我要发布的。如果这个问题非常基本或者我应该能够从现有文档中确定，请原谅。我对编程很陌生，可以使用一些指导！

我有两个2D numpy数组(相同的尺寸),我正在使用matplotlib绘图.我把第一个数组绘制成灰度的彩色图.第二个代表一个光圈,但它是一个不规则的形状(一些像素被勾勒出来,它是一组形成轮廓的水平和垂直线).我不知道如何要求它绘制第二个数组.该数组由三个数字(0,1和3)组成,我只需要一个值(3)的像素被轮廓化,但我需要轮廓包含这些像素的区域,而不是单独的像素.我需要所有像素的内部保持透明,以便我可以通过它看到灰度色彩图.

有谁知道如何做到这一点？