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- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我正在尝试有效地绘制一些数据以便将其可视化,但我遇到了一些麻烦。我有两个值(value)观。一个是离散的(0 或 1),称为 label
。另一个是介于 0 和 1 之间的任何连续值。我希望创建一个直方图,其中 X 轴上会有许多条,例如每 .25 个数据一个,所以四个条,其中第一个具有值0-0.25,第二个0.25-0.5,第三个0.5-0.75,第四个0.75-1。
然后 y 轴将根据标签是 1 还是 0 分开,所以我们最终得到这样的图:
如果有任何有效、智能的方法来拆分我的数据(而不是仅仅为这些值硬编码四个条)我也会对此感兴趣,尽管这可能需要另一个问题。当我有这次运行的代码时,我会发布它。
我将两个值都存储在 numpy 数组中,如下所示,但我不确定如何绘制这样的图表:
import numpy as np
import pylab as P
variable_values = trainData.get_vector('variable') #returns one dimensional numpy array of vals
label_values = trainData.get_vector('label')
x = alchemy_category_score_values[alchemy_category_score_values != '?'].astype(float) #removing void vals
y = label_values[alchemy_category_score_values != '?'].astype(float)
fig = plt.figure()
plt.title("Feature breakdown histogram")
plt.xlabel("Variable")
plt.xlim(0, 1)
plt.ylabel("Label")
plt.ylim(0, 1)
xvals = np.linspace(0,1,.02)
plt.show()
matplotlib 教程显示了以下代码来大致实现我想要的,但我无法真正理解它是如何工作的(LINK):
P.figure()
n, bins, patches = P.hist(x, 10, normed=1, histtype='bar', stacked=True)
P.show()
非常感谢任何帮助。谢谢。
编辑:
我现在收到错误:
AssertionError: incompatible sizes: argument 'height' must be length 5 or scalar
我打印了两个 numpy 数组,它们长度相等,一个是离散的,另一个是连续的。这是我正在运行的代码:
x = variable_values[variable_values != '?'].astype(float)
y = label_values[label_values != '?'].astype(float)
print x #printing numpy arrays of equal size, x is continuous, y is discrete. Both of type float now.
print y
N = 5
ind = np.arange(N) # the x locations for the groups
width = 0.45 # the width of the bars: can also be len(x) sequence
p1 = plt.bar(ind, y, width, color='r') #error occurs here
p2 = plt.bar(ind, x, width, color='y',
bottom=x)
plt.ylabel('Scores')
plt.title('Scores by group and gender')
plt.xticks(ind+width/2., ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5') )
plt.yticks(np.arange(0,81,10))
plt.legend( (p1[0], p2[0]), ('Men', 'Women') )
plt.show()
最佳答案
我认为this other tutorial来自同一个 Matplotlib 画廊的内容将对您更具启发性......
注意第二个系列的数据在调用中有一个额外的参数:bottom
p1 = plt.bar(ind, menMeans, width, color='r', yerr=womenStd)
p2 = plt.bar(ind, womenMeans, width, color='y',
bottom=menMeans, yerr=menStd)
只需将 menMeans
替换为 x
并将 womenMeans
替换为 y
。
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