问题标签 [python-ggplot]

我正在尝试在 Anaconda iPython 笔记本中使用 ggplot。我跑了%matplotlib inline，from ggplot import *但我只是收到以下错误：

在 Anaconda 启动器的哪里可以导入模块？

我对 Spyder 很陌生。我发现它很有用，但让我感到困惑的一件事是使用图形和图表。下面是正在进行的代码构建，用于显示条形图，显示雨天和旱天的地铁使用情况。在这一点上，我只是想看到下雨天（我不是一个程序员，所以我只是一步一步地进行）。IPython 控制台返回

所以看起来它至少已经运行了。但是，我找不到如何实际查看图表。

这是我正在运行的代码：

我错过了哪些 Spyder 设置，或者我做错了什么？

尝试ggplot在 Python 中安装时出现此错误：

ImportError：无法导入名称 unpack_url

我正在使用以下命令：

这个错误是在linux环境下，运行fedora 21。

I try to create a chart in Python using ggplot library.

My data is in this format:

I want to create a bar chart where every id has it's own bar. The y will be the average of total column for the specific id and also add error area with min and max for each bar.

I am new on ggplot. I have worked with scatter plots and line graph but not with bar chart.

I found that bar charts can be created with

gg = ggplot(mydata, aes(....)) + geom_bar()

But I cannot figure what to add on aes.

我第一次尝试在 Python 中使用 ggplot，语义对我来说完全不明显。

我有一个带有两列的熊猫数据框：date和entries_sum. 我想要做的是绘制一个条形图，将date列作为每个条目x-axis并entries_sum作为各自的高度。

我无法弄清楚如何使用ggplotAPI 做到这一点。我是否为此错误地格式化了我的数据？

我正在执行聚类并尝试绘制结果。一个虚拟数据集是：

数据

集群中心

问题

我想制作一个散点图来显示点data并根据集群标签为点着色。

然后我想将center点叠加在同一个散点图上，以另一种形状（例如“X”）和第五种颜色（因为有 4 个簇）。

评论

• 我转向seaborn 0.6.0 但没有找到完成任务的 API。
• yhat的 ggplot 可以使散点图很好，但第二个图将取代第一个图。
• 我对matplotlibcolor中的and感到困惑，所以我想知道是否可以使用 seaborn 或 ggplot 来做。cmap

图片说明了这个问题——你能去掉 x 轴上这些额外的 'foo' 和 'bar' 刻度吗？

我有一些数据，我使用以下代码操作了数据框：

我的问题是，如何使用 ggplot 或 seaborn 绘制平均数据，以便对于每个“拆分”级别，我得到一个如下所示的图表：

在代码的底部，您可以看到我尝试拆分组因子以便可以分隔条，但这导致错误（KeyError：'group'），我认为这与我使用的方式有关多索引

使用 Python ggplot 绘图时，每个绘图命令都会显示一个 GUI 窗格并暂停执行（“交互式绘图”）。但是我要：

1. 避免/关闭此 GUI 并将绘图对象保存在运行时的某个位置（我将在其他一些 C# 表单控件中显示它）。

2. 找到一个与dev.off()R 语言中的命令等效的 Python，它关闭了用于绘图的 GUI。

例子：

当我执行此操作时，它会打开一个显示绘图的新 GUI（如下所示）。

我查看了很多示例，但没有找到与我的具体问题相匹配的示例。

我有 3 个具有相同列标题和 18 行数据的 DataFrame。行标题是相同的名称。它们之间只有数据不同。下面的例子：

共有 30 列，每列有 2 个子列。

我的 3 个数据框被称为：

我需要为每个主列创建一个图，每个主列每圈有 3 个条（即 T1）这些条中的每一个都是 DF 中的“平均”列，然后将误差条作为每个条的“标准”列。

我没有使用 GGPlot 的经验，所以如果我正在尝试答案，请耐心等待缓慢的响应。

以上是我使用 MatPlotLib 制作的前一个示例，以及在使用 DataFrames 之前更糟糕的代码。但它看起来几乎和我需要的一样。

如果我错过了任何信息，请告诉我。

谢谢您的帮助。