小编Lui*_*uis的帖子

从重新索引文档：

使用可选的填充逻辑使 DataFrame 符合新索引，将 NA/NaN 放置在前一个索引中没有值的位置。除非新索引与当前索引等效并且 copy=False，否则将生成一个新对象。

因此，我认为我会Dataframe通过设置copy=False 到位 (!) 来重新排序。但是，看来我确实得到了一个副本，并且需要再次将其分配给原始对象。如果我可以避免它，我不想将它分配回来（原因来自另一个问题）。

这就是我正在做的：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 5))

df.columns = [ 'a', 'b', 'c', 'd', 'e' ]

df.head()

出局：

          a         b         c         d         e
0  0.234296  0.011235  0.664617  0.983243  0.177639
1  0.378308  0.659315  0.949093  0.872945  0.383024
2  0.976728  0.419274  0.993282  0.668539  0.970228
3  0.322936  0.555642  0.862659  0.134570  0.675897
4  0.167638  0.578831  0.141339  0.232592  0.976057

Reindex 给了我正确的输出，但我需要将它分配回原始对象，这是我想通过使用来避免的 …

我正在尝试在python 3.2上安装pybrain.它在这里说:https://github.com/pybrain/pybrain/pull/85它应该工作.但它不适合我.

我试过了:

$出口PYTHONPATH = $ PYTHONPATH: '/家庭/路易斯/文档/ pybrain /' https://github.com/pybrain/pybrain/pull/85

适用于python 2.7.

有人让它上班吗？

有没有办法让matplotlib图中的顶部刻度和底部勾选？有时我有数据隐藏标记,我想只为受影响的一方设置标记.

以下代码将同时影响顶部和底部或左右两侧.

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot( 111 )
ax.plot( [0, 1, 3], 'o' )
ax.tick_params( direction = 'out' )
plt.show()

我想做一个注释,就像这里一样,但是我需要在x而不是单点显示范围.它类似于技术图纸中的尺寸线.

这是我正在寻找的一个例子:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xx = np.linspace(0,10)
yy = np.sin(xx)

fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(12,5))
ax.plot(xx,yy)
ax.set_ylim([-2,2])
# -----------------------------------------
# The following block attempts to show what I am looking for
ax.plot([4,6],[1,1],'-k')
ax.plot([4,4],[0.9,1.1],'-k')
ax.plot([6,6],[0.9,1.1],'-k')
ax.annotate('important\npart', xy=(4, 1.5), xytext=(4.5, 1.2) )

如何在maplotlib图中注释范围？

我在用:

python:3.4.3 + numpy:1.11.0 + matplotlib:1.5.1

通常,我从一个新的bash终端启动jupyter:

~$ jupyter notebook

然后向下导航到我想要工作的文件.

我刚刚从一个已经在不同路径上运行的终端做到了:

~/blah/blah/blah$ jupyter notebook

并意识到该目录成为jupyter 的家.我想在位于,比如说一个文件的工作~/blah/thingy/luis.ipynb,但找不到我的路了.

如何在jupyter笔记本中向上导航目录树？

我在 matplotlib 图形的左侧和右侧使用两个 y 轴进行绘图，并用于zorder控制绘图的位置。我需要在同一个图中定义zorder 跨轴。

问题

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(-10,10,0.01)

fig, ax1 = plt.subplots( 1, 1, figsize=(9,3) )
ax1.plot( x, np.sin(x), color='red', linewidth=10, zorder=1 )
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot( x, x, color='blue', linewidth=10, zorder=-1)

在上图中，我希望蓝线出现在红色图的后面。

zorder使用双轴时如何控制？

我在用：

蟒蛇：3.4.3 + numpy：1.11.0 + matplotlib：1.5.1

我想更改注释 ( ) 中的箭头头matplotlib，但与其他属性（例如 ）一起使用时不起作用shrink。通过查看参数集，它似乎改变了创建的对象的类型。

例子

以下代码显示了两种类型的注释箭头。

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

xx = np.linspace(0,8)
yy = np.sin(xx)
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(8,5))
ax.plot(xx,yy)
ax.set_ylim([-2,2])

ax.annotate( 'local\nmax', xy=(np.pi/2, 1), xytext=(1,1.5), ha='center', \
            arrowprops={'shrink':0.05})
ax.annotate( 'local\nmin', xy=(np.pi*3/2, -1), xytext=(5,0), ha='center', \
            arrowprops={'arrowstyle':'->'})

问题

我尝试将箭头类型与第一个注释中的其他属性一起设置，如下所示：

ax.annotate( 'other\nmax', xy=(np.pi*5/2, 1), xytext=(7,1.5), ha='center', \
            arrowprops={'arrowstyle':'->', 'shrink':0.05}) 

但是，该行会引发错误：

AttributeError: Unknown property shrink

为什么它不起作用？

如何更改注释的箭头样式？

相关问题

我在用：

蟒蛇：3.4.3 + numpy：1.11.0 + matplotlib：1.5.1

我想在时间轴上放置一系列（matplotlib）箱线图。它们是一年中不同日期进行的一系列测量。日期分布不均匀，我对随时间的变化感兴趣。

简易版

我有一个带有索引和一系列数字的 pandas DataFrame，或多或少像这样：（注意索引）：

np.random.seed(12345)
data = np.array( [ np.random.normal( i, 1, 10 ) for i in range(3) ] )
ii = np.array([ 3, 5, 8 ] )
df = pd.DataFrame( data=data, index=ii )

对于每个索引，我需要制作一个箱线图，这没有问题：

plt.boxplot( [ df.loc[i] for i in df.index ], vert=True, positions=ii )

时间版本

问题是，我需要将框放置在时间轴上，即将框放置在具体日期上

np.random.seed(12345)
data = np.array( [ np.random.normal( i, 1, 10 ) for i in range(3) ] )
dates = pd.to_datetime( [ '2015-06-01', '2015-06-15', '2015-08-30' ] )
df = pd.DataFrame( data=data, index=dates ) …

我有一系列相关的函数，我用 绘制matplotlib.pyplot.subplots，并且我需要在每个子图中包含相应函数的缩放部分。

我开始像这里解释的那样这样做，当只有一个图但没有子图时它可以完美地工作。

如果我用子图来做，我只会得到一个图，其中包含所有函数。这是我到目前为止得到的一个例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(-10, 10, 0.01)
sinx = np.sin(x)
tanx = np.tan(x)

fig, ax = plt.subplots( 1, 2, sharey='row', figsize=(9, 3) )

for i, f in enumerate([sinx, cosx]):
    ax[i].plot( x, f, color='red' )
    ax[i].set_ylim([-2, 2])

    axx = plt.axes([.2, .6, .2, .2],)
    axx.plot( x, f, color='green' )
    axx.set_xlim([0, 5])
    axx.set_ylim([0.75, 1.25])

plt.show(fig)

该段代码给出了下图：

如何在每个子图中创建新的轴和绘图？

我需要获取pandas DataFrame的列名,其中列与numpy数组中的列匹配.

例

import numpy as np
import pandas as pd

x = pd.DataFrame( data=[[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 1]], columns=list('abc') )

y = np.array( x[['b','c']] )
y

y 然后是DataFrame的第二和第三列:

array([[0, 1],
       [1, 0],
       [0, 0],
       [1, 1],
       [1, 0],
       [1, 1]])

我怎样才能获得列名其中y是x？(在这种情况下b,c)

我正在寻找类似的东西:

x[ x==y ].columns

要么

pd.DataFrame(y).isin(x)

该示例由特征选择问题驱动,并且是从sklearn页面获取的.

我正在使用numpy 1.11.1和pandas 0.18.1.