小编Vla*_*lov的帖子

无法相信我无法想出这一点 - 我在两台不同的机器上安装了两个gitkraken,但主工作流窗口看起来有所不同.一个安装显示了所有分支的简化提交结构:

而另一个呈现工作流的树视图:

我更喜欢后者而不是前者,但我无法弄清楚如何在两者之间切换？

默认情况下,matplotlib将颜色条标签放在垂直颜色条旁边.强制标签位于彩条顶部的最佳方法是什么？目前我的解决方案需要根据标签的大小进行调整labelpad和y取值:

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt 

dat = np.random.randn(10,10)
plt.imshow(dat, interpolation='none')

clb = plt.colorbar()
clb.set_label('label', labelpad=-40, y=1.05, rotation=0)

plt.show()

有没有更好,更通用的方法来做到这一点？

如何勾勒出像素边界matplotlib？例如,对于如下所示的半随机数据集,

# the code block that follows is irrelevant
import numpy as np
k = []
for s in [2103, 1936, 2247, 2987]:
    np.random.seed(s)
    k.append(np.random.randint(0, 2, size=(2,6)))
arr = np.hstack([np.vstack(k)[:, :-1], np.vstack(k).T[::-1].T ])
image = np.zeros(shape=(arr.shape[0]+2, arr.shape[1]+2))
image[1:-1, 1:-1] = arr

很明显,与像素边缘匹配的轮廓image优于轮廓函数的默认行为,其中轮廓线有效地绘制在边缘像素的对角线上.

import matplotlib.pyplot as plt
plt.contour(image[::-1], [0.5], colors='r')

如何使轮廓与像素对齐？我正在寻找一个解决方案numpy和matplotlib库.

我找不到在matplotlib中的3D散点图中绘制错误栏的方法.基本上,对于下面的代码

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(1)
ax.scatter(X, Y, zs = Z, zdir = 'z')

我正在寻找类似的东西

ax.errorbar(X,Y, zs = Z, dY, dX, zserr = dZ)

有没有办法在mplot3d做到这一点？如果没有,是否有其他库具有此功能？

我想绘制一个sillicon晶圆模具的2D地图.因此,只有中心部分有值,角落的值为0.我正在使用matplotlib的plt.imshow来获得一个简单的地图,如下所示:

data = np.array([[ 0. ,  0. ,  1. ,  1. ,  0. ,  0. ],
       [ 0. ,  1. ,  1. ,  1. ,  1. ,  0. ],
       [ 1. ,  2. ,  0.1,  2. ,  2. ,  1. ],
       [ 1. ,  2. ,  2. ,  0.1,  2. ,  1. ],
       [ 0. ,  1. ,  1. ,  1. ,  1. ,  0. ],
       [ 0. ,  0. ,  1. ,  1. ,  0. ,  0. ]])

plt.figure(1) …

ipython我在 python 工作流程中大量使用控制台。尽管我对新发布的5.x 系列感到高兴，但我发现在历史搜索方面，在长代码中自由导航的能力是一把双刃剑。

例如，import f如果最近粘贴的代码块以 import 开头，则键入并按向上键完成历史搜索现在会提示出现以下内容foo：

In [100]: import foo
     ...:
     ...: # copy-pasted code block that shows up in history
     ...: for foobar in foo.bar:
     ...:     pass
     ...:

现在，如果您只是寻找一行导入语句，并且历史记录中的代码片段足够长，那么在切换到历史记录中较早的（所需的）之前，需要向上导航很多行import foo。

所以我的问题是，是否有一个快捷方式可以允许跳过很长的历史记录条目到上一个历史记录条目？使用 浏览历史记录Ctrl+R是解决此问题的一个明显的解决方法，但我想知道是否有办法让它与向上键一起使用。

有什么方法可以使多图aplpy图动态共享轴，以便在移动或缩放一个轴时移动另一个轴并对其进行缩放？

我可以使用matplotlib pyplot的imshow和subplot例程来实现效果，但是使用这些限制了我绘图的其他一些重要方面，而aplpy提供了我的图像所需的所有工具。

我尝试使用matplotlib cid命令和一个功能来根据单击位置更新所有图像，但是我只能放大或缩小，不能同时放大和缩小，而且我还不能单击和拖动。

我的绘图代码的MWE如下：

from astropy.io import fits
import matplotlib.pyplot as plt
import aplpy

root = '/my/data/directory/'
data = '3d_image.fits'

hdu = fits.open(root + data)[0]
hdr = hdu.header

fits1 = fits.PrimaryHDU(data = hdu.data[4,:,:], header = hdr)
fits2 = fits.PrimaryHDU(data = hdu.data[6,:,:], header = hdr)

fig = plt.figure(figsize=(15, 15))

f1 = aplpy.FITSFigure(fits1, figure=fig, subplot=[0.1,0.1,0.8,0.35])
f1.show_colorscale(cmap = 'coolwarm', vmin = 8., vmax = 10.5)

f2 = aplpy.FITSFigure(fits2, figure=fig, subplot=[0.1,0.5,0.8,0.35])
f2.show_colorscale(cmap = 'coolwarm', vmin = 1.2, vmax = 1.6)

fig.show