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我的想法是尝试生成随机数据点(2D、x 和 y 坐标),这些数据点彼此非常接近,模仿以下场景:
对象中的点的集合在散点图中应该接近,但它们不应该完全相同,也不应该相距太远。现在,如果我使用普通随机生成器,大多数时候我都会得到很多均匀分布的随机点......
这是我尝试使用 numpy、pandas 和 matplotlib 以及来自 this 的多变量正态分布的酷用法的过程。发布。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import brewer2mpl as bmpl
#the part of the code I use for generating correlated ranges for points
#but I have used it for generating x,y coords as well but it didn`t work out
corr = 0.95
means = [200, 180]
stds = [10, 10]
covs = [[stds[0]**2, stds[0]*stds[1]*corr],[stds[0]*stds[1]*corr, stds[1]**2]]
coordstest = np.random.multivariate_normal(means, covs, 20)
#now the part for generating x and y coords
coords1x = np.random.uniform(coordstest[0,0], coordstest[0,1], 200)
coords1y = np.random.uniform(coordstest[1,0], coordstest[1,1], 200)
coords2x = np.random.uniform(coordstest[2,0], coordstest[2,1], 200)
coords2y = np.random.uniform(coordstest[3,0], coordstest[3,1], 200)
... up to 10
#them make them into two-column arrays
coords1 = np.vstack((coords1x, coords1y)).T
coords2 = np.vstack((coords2x, coords2y)).T
... up to 10
#and generate individual levels
individuals = np.arange(0,200) #generate individual levels
individuals = np.tile(individuals, 10)
individuals = pd.Series(individuals)
#finally generate pandas data frame and plot the results
allCoords = np.concatenate((coords1, coords2, coords3, coords4, coords5, coords6, coords7, coords8, coords9, coords10))
allCoords = pd.DataFrame(allCoords)
allCoords.columns = ['x','y']
allCoords['individuals'] = individuals
allCoords['index'] = allCoords.index.tolist()
allCoords = allCoords.sort_index(by=['individuals', 'index'])
del allCoords['index']
allCoords = allCoords.set_index(np.arange(0,2000))
plt.scatter(allCoords['x'], allCoords['y'], c = allCoords['individuals'], s = 40, cmap = 'hot')
这是散点图
并且相同颜色的点应该在本地分组。有什么想法可以实现这一点吗?
最佳答案
事实上,您生成正态分布区间,然后生成其中的均匀分布点。毫不奇怪,您最终会得到非共置的点组。
要获得共置点组,您应该选择预期位置:
coordstest = np.vstack([np.random.uniform(150, 220, 20),
np.random.uniform(150, 220, 20)]).T
然后根据它们生成点:
coords = np.vstack([np.random.multivariate_normal(coordstest[i,:], covs, 200)
for i in range(10)])
和情节
individuals = (np.arange(0,200).reshape(-1,1)*np.ones(10).reshape(1,-1)).flatten()
individuals = pd.Series(individuals)
allCoords = pd.DataFrame(coords, columns = ['x','y'])
plt.scatter(allCoords['x'], allCoords['y'], c = individuals,
s = 40, cmap = 'hot')
请注意,由于 multivariate_normal 的非平凡协方差参数,点是通过线性依赖性生成的。如果您不需要它,您可以这样做
coords = np.vstack([np.random.multivariate_normal(coordstest[i,:],
[[10,0],[0,10]], 200) for i in range(10)])
结果
关于python - 使用 numpy 和 pandas 本地化随机点,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/21080357/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!