It настраиваю некоторые значения на гистограмме и хочу масштабировать ось Y, но я нахожу только способы либо нормализовать значения оси Y, либо для масштабирования их логарифмично.
Мои значения составляют 100-сезобные временные рамки, и я хочу умножить каждую ось Y, на 0,1, чтобы получить до хорошего и проще для понимания ns step. ? < /p>
It настраиваю некоторые значения на гистограмме и хочу масштабировать ось Y, но я нахожу только способы либо нормализовать значения оси Y, либо для масштабирования их логарифмично. Мои значения составляют 100-сезобные временные рамки, и я хочу умножить каждую ось Y, на 0,1, чтобы получить до хорошего и проще для понимания ns step. ? < /p> [code]n, bins, patches = plt.hist(values1, 50, facecolor='blue', alpha=0.9, label="Sample1",align='left') n, bins, patches = plt.hist(values2, 50, facecolor='red', alpha=0.9, label="Sample2",align='left') plt.xlabel('value') plt.ylabel('time [100ps]') plt.title('') plt.axis([-200, 200, 0, 180])
plt.legend() plt.show() [/code] На этом графике 10 на оси y означает 1ns:
Для данных шкалы отношений относительно просто создать и визуализировать матрицу корреляции , например как показано ниже. Как я могу сделать то же самое для фрейма данных, который также содержит данные номинальной шкалы ? Я хотел бы видеть...
Для данных шкалы отношений относительно просто создать и визуализировать матрицу корреляции , например как показано ниже. Как я могу сделать то же самое для фрейма данных, который также содержит данные номинальной шкалы ? Я хотел бы видеть...
Я пытаюсь добавить биометрическую аутентификацию в мое приложение с помощью biometricprompt , но когда я называю функцию, приложение сбояет регистрация магистратности, не может прийти к фрагментной активности, поэтому я изменил активность компонента...
plt.hist S-плотность аргумент не работает.
Я попытался использовать аргумент в функции plt.hist для нормализации возврата акций в моем графике, но он не сработал. PrettyPrint-Override > import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot...
Я работаю с набором усредненных за месяц данных временных рядов, охватывающих более 20 лет, и поместил эти данные в фрейм данных pandas. Индекс кадра данных состоит из объектов datetime, которые охватывают временной диапазон набора данных. Я успешно...