我有这段代码可以生成直方图,标识出三种类型的字段。“低”,“中”和“高”:
import pylab as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv('April2017NEW.csv', index_col =1)
df1 = df.loc['Output Energy, (Wh/h)'] # choose index value and Average
df1['Average'] = df1.mean(axis=1)
N, bins, patches = plt.hist(df1['Average'], 30)
cmap = plt.get_cmap('jet')
low = cmap(0.5)
medium =cmap(0.25)
high = cmap(0.8)
for i in range(0,4):
patches[i].set_facecolor(low)
for i in range(4,11):
patches[i].set_facecolor(medium)
for i in range(11,30):
patches[i].set_facecolor(high)
plt.xlabel("Watt Hours", fontsize=16)
plt.ylabel("Households", fontsize=16)
plt.xticks(fontsize=14)
plt.yticks(fontsize=14)
ax = plt.subplot(111)
ax.spines["top"].set_visible(False)
ax.spines["right"].set_visible(False)
plt.show()
产生这个:
如何在其中获得三种不同颜色的图例?
您需要自己创建图例。为此,创建一些未在图中显示的矩形(所谓的代理艺术家)。
#create legend
handles = [Rectangle((0,0),1,1,color=c,ec="k") for c in [low,medium, high]]
labels= ["low","medium", "high"]
plt.legend(handles, labels)
完整的例子:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.patches import Rectangle
data = np.random.rayleigh(size=1000)*35
N, bins, patches = plt.hist(data, 30, ec="k")
cmap = plt.get_cmap('jet')
low = cmap(0.5)
medium =cmap(0.25)
high = cmap(0.8)
for i in range(0,4):
patches[i].set_facecolor(low)
for i in range(4,11):
patches[i].set_facecolor(medium)
for i in range(11,30):
patches[i].set_facecolor(high)
#create legend
handles = [Rectangle((0,0),1,1,color=c,ec="k") for c in [low,medium, high]]
labels= ["low","medium", "high"]
plt.legend(handles, labels)
plt.xlabel("Watt Hours", fontsize=16)
plt.ylabel("Households", fontsize=16)
plt.xticks(fontsize=14)
plt.yticks(fontsize=14)
plt.gca().spines["top"].set_visible(False)
plt.gca().spines["right"].set_visible(False)
plt.show()
我正在绘图中绘制多个多边形: 结果图正确地显示了我的多边形,但我想知道哪个多边形对应于图上的哪个索引(例如:绿色多边形是处的多边形)。理想情况下,我想要一个将多边形的颜色与其索引关联起来的图例,但我不知道如何在这样的循环中添加这样的图例。我试过但这不起作用。 多边形的数量是可变的,所以严格分配颜色是不可能的。 如何添加图例?
直方图(Histogram),又称质量分布图,它是一种条形图的一种,由一系列高度不等的纵向线段来表示数据分布的情况。 直方图的横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。 首先,我们需要了解柱状图和直方图的区别。直方图用于概率分布,它显示了一组数值序列在给定的数值范围内出现的概率;而柱状图则用于展示各个类别的频数。 例如,我们对某工厂的员工年龄做直方图统计,首先我们要统计出每一位员工的年龄,然后设定一个
我想可视化位图文件中不同颜色的数量。 我的数据表看起来像: 我想通过使用gnu绘图直方图样式,用自己的颜色绘制每个颜色条。 我只是通过使用“lc变量”来尝试一些东西,但它不起作用。:-( 现在我的GNUPLOT脚本: 我收到了以下错误消息: 谁能给我一个提示或正确的命令? 向罗伯特问好
我花了一些时间在互联网上寻找这个问题的答案,我也试着在SO的所有地方寻找答案,但我想我没有正确的术语……请原谅,如果这是某个已知问题的重复,我很乐意删除我的帖子,改为引用该帖子! 无论如何,我试图在Matplotlib中的同一图形上绘制两个直方图。我的两个数据源是包含 500 个元素的列表。要说明我面临的问题,请参阅下图: 如您所见,在默认参数下,直方图具有不均匀的条块大小,即使条块的数量是相同的
NumPy有一个numpy.histogram()函数,它是数据频率分布的图形表示。 相等水平尺寸的矩形对应于称为bin类间隔和对应于频率的variable height 。 numpy.histogram() numpy.histogram()函数将输入数组和bin作为两个参数。 bin数组中的连续元素充当每个bin的边界。 import numpy as np a = np.array([2
我有几个绘图函数,每个函数都接收不同类型的数据并用自己的标题和图例进行绘图。然而,当我试图在同一个图形上绘制它们时,前一个图形被覆盖。 我知道这样做的一种方法是调用,但是由于图例是在函数内部创建的,所以这似乎是不可能的。是否有任何类型的可以执行此操作?从每个绘图中检索图例并在图形上显示它们?我应该从每个函数返回图例吗? 这是我所拥有的简化代码: 我不确定这是否是最好的方法,但由于我多次使用这些绘图