Matplotlib er et Python 2D-plottingsbibliotek som produserer publikasjonskvalitets tall i en rekke hardcopyformater og interaktive miljøer på tvers av plattformer. Matplotlib kan brukes i Python-skript, Python - og IPython-skallet, Jupyter-notatboken, webapplikationsservere og fire grafiske brukergrensesnitt toolkits. Matplotlib forsøker å gjøre enkle ting enkle og vanskelige ting. Du kan generere tomter, histogrammer, strømspekter, bardiagrammer, feilcharts, scatterplots osv. med bare noen få linjer med kode. For en prøvetaking, se miniatyrbilder i skjermbilder og eksempler katalog. For enkel plotting gir pyplotmodulen et MATLAB-lignende grensesnitt, spesielt når det kombineres med IPython. For strømbrukeren har du full kontroll over linjestiler, skriftegenskaper, akseregenskaper osv. via et objektorientert grensesnitt eller via et sett av funksjoner som er kjent for MATLAB-brukere. Dette er dokumentasjonen for Matplotlib-versjonen 2 0 0.Trying for å lære å gjøre en bestemt type tomt Chec k ut galleriet eksempler eller listen over plotting kommandoer. Andre læringsressurser. Det er mange eksterne læringsressurser tilgjengelig, inkludert trykt materiale, videoer og opplæringsprogrammer. Matplotlib er et innbydende, inkluderende prosjekt, og vi prøver å følge Python Software Foundation Code of Oppfør i alt vi gjør. Kontroller faq api docs og postliste arkiver for ressurser Bli med på gitter og adresselister Brukere kunngjør og utvikler Sjekk ut Matplotlib-spørsmålene på stackoverflow Søkeverktøyet søker etter all dokumentasjon, inkludert fulltekstsøk av over 350 komplette eksempler som trener nesten hvert hjørne av Matplotlib. Du kan sende inn feil, oppdateringer og funksjonskrav på github-trackeren, men det er en god ide å pinge oss på adresselisten også. For å holde deg oppdatert med hva som skjer i Matplotlib, se hva som er ny side eller bla gjennom kildekoden. Alt som kan kreve endringer i din eksisterende kode, er logget inn i api endringsfilen. Det finnes severa l Matplotlib add-on toolkits inkludert et valg av to projeksjon og kartlegging toolkits basemap og kartopi 3d plotting med mplot3d akser og akse hjelpere i aksesgrid flere høyere nivå plotting grensesnitt sjøbunn holoviews ggplot og more. Citing Matplotlib. Matplotlib er brainchild av John Hunter 1968-2012, som sammen med sine mange bidragsytere har lagt en umåtelig mengde tid og krefter på å produsere et program som brukes av tusenvis av forskere verden over. Hvis Matplotlib bidrar til et prosjekt som fører til en vitenskapelig publikasjon, bekrefter du dette arbeidet ved å sitere prosjektet Du kan bruke denne ferdige citation entry. Open source. The Matplotlib lisens er basert på Python Software Foundation PSF license. There er et aktivt utvikler fellesskap og en lang liste over personer som har gjort betydelige bidrag. Matplotlib er Hosted on Github Issues og Pull-forespørsler spores også hos Github. MATLAB er et registrert varemerke for The MathWorks, Inc. Copyright 2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom og Matplotlib utviklingslaget 2012 - 2016 Utviklingslaget Matplotlib Sist oppdatert 20. februar 2017 Laget med Sphinx 1 5 2.Jeg spiller i Python litt igjen, og jeg fant en fin bok med eksempler. En av eksemplene er å plotte noen data. Jeg har en fil med to kolonner, og jeg har dataene jeg plottet dataene fint, men i utøve det sier Modifiser programmet ditt videre for å beregne og plotte løpende gjennomsnitt av dataene definert av. hvor r 5 i dette tilfellet og yk er den andre kolonnen i datafilen. Har programmet plottet både de opprinnelige dataene og det løpende gjennomsnittet på samme graf. Så langt har jeg dette. Så hvordan beregner jeg summen I Mathematica er det enkelt siden det er symbolsk manipulasjon Sum jeg, for eksempel, men hvordan beregner summen i python som tar hver tiende poeng i dataene og gjennomsnitt det, og gjør det til slutten av poeng. Jeg så på boken, men fant ingenting som ville forklare dette. heltonbiker s kode gjorde kunsten D. Takk deg veldig mye. Det er et problem med det aksepterte svaret Jeg tror vi må bruke gyldige i stedet for det samme her vinduet, samme. Som et eksempel, prøv MA av dette datasettet 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15, 6 - Resultatet skal være 4 2,5 4,6 0,5 0,5 0,5 2,5 4,4 4,5 4,5 6,5 6,4 6,7 0,6 8 men har samme gir oss en feil utgang på 2 6,3 0,4 2,5 4,6 0,5 0,5 0,5 2,5 4,4 4,5 4,5 6,5 6, 4 6,7 0 , 6 8,6 2,4 8.Rusty kode for å prøve dette ut. Prøv dette med gyldig samme og se om matematikken er fornuftig. Ansatt 29. oktober 14 på 4 27.Haven t prøvde dette ut, men jeg vil se på det , Det har vært en stund siden jeg har kodet i Python dingod 29. oktober klokken 7 07. dingod Hvorfor kan du ikke prøve dette ut med den rustne koden og prøvedata-settet som en enkel liste, postet jeg For noen dumme mennesker som jeg hadde vært i begynnelsen - det maskerer ut det faktum at glidende gjennomsnitt er at du bør vurdere å redigere din originalt svar Jeg prøvde det bare i går, og doble sjekket lagret meg fra å se dårlig på å rapportere til Cxo-nivå Alt du trenger å gjøre er å prøve det samme bevegelige gjennomsnittet en gang med gyldig og annen gang med samme - og når du er overbevist om å gi meg noen elsker aka-up-vote ekta 29 okt 14 kl 7 16. python plot sum average. selected 2015-07-04 01 15 41 UTC 1.Jeg spiller i Python litt igjen, og jeg fant en fin bok med eksempler One av eksemplene er å plotte noen data jeg har en fil med to kolonner, og jeg har dataene jeg plottet dataene fint, men i øvelsen står det Endre programmet ditt videre for å beregne og plotte løpende gjennomsnitt av dataene, definert av. where r 5 i dette tilfellet og yk er den andre kolonnen i datafilen Har programmet plottet både de opprinnelige dataene og løpende gjennomsnittet på samme graf. Så langt har jeg dette. Så hvordan beregner jeg summen I Mathematica det er enkelt siden det er symbolsk manipulasjon Sum jeg, for eksempel, men hvordan å beregne summen i python w han tar hver tiende poeng i dataene og gjennomsnittsverdi det, og gjør det til slutten av poengene. Jeg så på boken, men fant ingenting som ville forklare this. heltonbiker s kode gjorde tricket. Thank you very much. selected 2015- 07-04 01 15 42 UTC 2.Bestemåte å bruke et glidende gjennomsnitt eller et annet skyvevindufunksjon til et signal er ved å bruke. Her er intervallet ditt x-array, og windowsize er antall prøver å vurdere. Vinduet vil være sentrert på hver prøve, så det tar prøver før og etter den nåværende prøven for å beregne gjennomsnittet. Koden din vil bli. Hop dette hjelper. valgt 2015-07-04 01 15 44 UTC 3. Et glidende gjennomsnitt er en konvolusjon, og numpy vil bli raskere enn de fleste rene pythonoperasjoner. Dette gir deg 10 poeng glidende gjennomsnitt. Jeg vil også sterkt foreslå at du bruker den store pandas-pakken hvis du jobber med timeseries-data. Det er noen fine bevegelige gjennomsnittlige operasjoner som er bygd in. selected 2015- 07-04 01 15 45 UTC 4.Det er et problem med akseptert svar Jeg tror vi må bruke gyldige i stedet for det samme her - returnere vinduet, samme. Som et eksempel kan du prøve MA av dette datasettet 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7 , 8,3,7,3,7,3,15,6 - resultatet skal være 4 2,5 4,6 0,5 0,5 0,5 2,5 4,4 4,5 4,5 6 , 5 6,4 6,7 0,6 8 men å ha samme gir oss en feil utgang på 2 6,3 0,4 2,5 4,6 0,5 0,5 0,5 2,5 4,4 4 , 5 4,5 6,5 6, 4 6,7 0,6 8,6 2,4 8.Rusty kode for å prøve dette ut. Prøv dette med gyldig samme og se om matematikken er fornuftig. Diskutér JavaScript.
No comments:
Post a Comment