我需要通过循环迭代绘制一个图的子图; 每次迭代都会调用另一个模块(=另一个py文件)中定义的函数,该函数会绘制一对子图.这是我尝试过的 - 唉不起作用:
1)在循环之前,创建一个具有足够行数和2列的图形:
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axarr = plt.subplots(nber_rows,2)
2)在循环内部,在迭代编号iter_nber中,调用绘制每个子图的函数:
fig, axarr = module.graph_function(fig,axarr,iter_nber,some_parameters, some_data)
3)有问题的功能基本上是这样的; 每次迭代在同一行上创建一对子图:
def graph_function(fig,axarr,iter_nber,some_parameters, some_data):
axarr[iter_nber,1].plot(--some plotting 1--)
axarr[iter_nber,2].plot(--some plotting 2--)
return fig,axarr
这不起作用.我在循环结束时得到一个空数字.我已经尝试了上面的各种组合,比如只在函数的返回参数中留下axarr,但无济于事.显然我不明白这个图及其子图的逻辑.
任何建议非常感谢.
我使用python 3.4,pandas 0.14.1和XlsxWriter 0.5.6.我使用pandas创建了一个名为'graph'的图形,其代码如下
graph=data_iter['_DiffPrice'].hist()
,它产生一个美丽的直方图.
现在,如何使用XlsxWriter将该图形插入Excel文件？
我尝试了XlsxWriter方法
workbook.add_chart()
但这会在Excel中创建一个图形,而不是我想要的图形.
谢谢
我在Python 3.4上使用Scipy模块的最小化,特别是:
resultats=minimize(margin_rate, iniprices, method='SLSQP',
jac=margin_rate_deriv, bounds=pricebounds, options={'disp': True,
'maxiter':2000}, callback=iter_report_margin_rate)
可以设置最大迭代次数(如上所述),但有没有办法告诉最小化在给定的设定时间后停止搜索解决方案？我查看了最小化的一般选项以及SLSQP求解器的特定选项,但无法解决.
谢谢
我有一个名为 df1 的数据框，带有 2 级 MultiIndex（级别：'_Date' 和 _'ItemId'）。'_ItemId' 的每个值都有多个实例，如下所示：
_SomeOtherLabel
_Date _ItemId
2014-10-05 6588921 AA
6592520 AB
6836143 BA
2014-10-11 6588921 CA
6592520 CB
6836143 DA
我有一个名为 df2 的第二个数据框，其中 '_ItemId' 用作键（不是索引）。在这个 df 中，_ItemId 的每个值只出现一次：
_ItemId _Cat
0 6588921 6_1
1 6592520 6_1
2 6836143 7_1
我想从 df2 中恢复“_Cat”列中的值，并将它们合并到 df1 中以获取“_ItemId”的适当值。这几乎是（我认为？）标准的多对一合并，除了左侧 df 的适当键是 MultiIndex 级别之一。我试过这个：
df1['_cat']=pd.merge(df1,df2,left_index=True, right_on='ItemId')
但我得到了错误
"ValueError: len(right_on) must equal the number of levels in the index of "left"
我认为这是有道理的，因为我的（左）索引实际上是由两个键组成的。如何选择我需要的一个索引级别？或者有没有更好的方法来合并？
谢谢