- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有一个简单的 9 列文件。我不想为每一列计算某些统计数据然后绘制它(使用 gnuplot)。
1) 这就是我计算除第一列之外的每一列的统计信息的方式。
stats 'data' every ::2 name "stats"
2) 在输出屏幕中我可以看到操作成功。注意列数/记录数为8
* FILE:
Records: 8
Out of range: 0
Invalid: 0
Blank: 0
Data Blocks: 1
* COLUMNS:
Mean: 6.5000 491742.6625
Std Dev: 2.2913 703.4865
Sum: 52.0000 3.93394e+06
Sum Sq.: 380.0000 1.93449e+12
Minimum: 3.0000 [0] 490312.0000 [2]
Maximum: 10.0000 [7] 492643.5000 [7]
Quartile: 4.5000 491329.5000
Median: 6.5000 491911.1500
Quartile: 8.5000 492252.2500
Linear Model: y = 121.8 x + 4.91e+05
Correlation: r = 0.3966
Sum xy: 2.558e+07
3) 现在我可以通过像这样附加 _x 和 _y 来访问前两列的统计信息
print stats_median_x
print stats_median_y
我的问题是:
我知道我可以简单地添加一个 python 脚本来预先计算所有这些,但如果有一种使用 gnuplot 本身的简单方法来完成它,我宁愿避免它。
谢谢!
最佳答案
简答
stats 'data'using n
,您将访问第 n 列...set print
和 do for
循环可以创建可用于绘图的数据文件。一个可行的解决方案
set print "StatDat.dat"
do for [i=2:9] { # Here you will use i for the column.
stats 'data.dat' u i nooutput ;
print i, STATS_median, STATS_mean , STATS_stddev # ...
}
set print
plot "StatDat.dat" us 1:2 # or whatever column you want...
再说几句
通过 help stats
向 gnuplot 本身寻求帮助,可以阅读很多有趣的东西 :-)
。
Syntax:
stats 'filename' [using N[:M]] [name 'prefix'] [[no]output]]
This command prepares a statistical summary of the data in one or two columns of a file. The using specifier is interpreted in the same way as for plot commands. Seeplot
for details on theindex
,every
, andusing
directives.
stats 'data'using 3
将为您提供 x
stats 'data' 使用 4:5
在 x,y
中的第 4 和第 5...关于你的解释的注释
你说
This is how I compute statistics for every column excluding the first one.
stats 'data' every ::2 name "stats"
这实际上不是前两列的统计数据不包括前两行,实际上它们的计数器是从 0 而不是 1 开始的。
作为上述假设/解释的结果,当我们阅读
Records: 8
这意味着计算的行是8;您的文件有 10(可用)行,您指定 every::2
并跳过前两行,因此您有 8 条对统计有用的记录。
的确如此,我们可以更好地理解何时在 help stats
中说
STATS_records # total number of in-range data records
暗示“用于计算此统计数据”。
在 gnuplot 4.6 补丁级别 4 上测试
致力于 gnuplot 版本 5.0 补丁级别 1
关于plot - gnuplot 计算多列统计数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33730763/
我想更改 plotly(_express) 图中的构面标签。剧情如下: import plotly.express as px tips = px.data.tips() fig = px.scatt
我正在尝试使用 plotly.js 在 map 上绘制数据。我知道您可以通过以下方式获得一个国家/地区的 map : layout = dict( title = '',
关于 this page暗示他们有一些默认的色标,例如“Viridis”。我终其一生都找不到一个网页来记录这些命名的色标是什么。 最佳答案 问题是我是英国人并且正确拼写了颜色。色标可在 https:/
在下面的示例中,我在一个 plotly 子图中有四个箱形图。此示例中的四个箱形图中的每一个都有 3 个变量:股票、债券和现金。在每个箱线图中,我希望股票以相同的颜色(例如蓝色)显示,债券以相同的颜色(
我有一个 plotly plot,当数据发生变化时,我想删除 plot 并生成一个新 plot。为此,我这样做: $('#heatmap2').empty() 然后我重新生成我的 plotly 。但是
有许多问题和答案以一种或另一种方式涉及这个主题。有了这个贡献,我想清楚地说明为什么一个简单的方法,比如 marker = {'color' : 'red'}将适用于 plotly.graph_obje
这可能是一个非常愚蠢的问题,但是当使用 .plot() 绘制 Pandas DataFrame 时,它非常快并且会生成具有适当索引的图形。一旦我尝试将其更改为条形图,它似乎就失去了所有格式并且索引
我用 plotly (express) 生成了很多图像,并将它们以 png 格式保存在本地目录中。我想创建一个带有 plotly dash 的仪表板。我生成的图像有很多依赖关系:这就是我不想将代码包含
最近,我正在学习Plotly express和Altair/Vega-Lite进行交互式绘图。他们两个都令人印象深刻,我想知道他们的优点和缺点是什么。尤其是对于创建交互式地块,它们之间有什么大差异,何
在 plotly 中,我可以创建一个直方图,例如in this example code from the documentation : import plotly.express as px df
来自 Matlab 我正在努力弄清楚为什么以下不起作用: plot(x=rand(10),y=rand(10)) 正确生成图表。 x=rand(10) y=rand(10) plot(x,y) 产生错
我和一位同事一直在尝试设置自定义图例标签,但到目前为止都失败了。下面的代码和详细信息 - 非常感谢任何想法! 笔记本:toy example uploaded here 目标:将图例中使用的默认比率值
我正在使用 Plotly python 库生成一个带有几个 fiddle 图和几个填充散点图的图形。无论什么订单我都有个人fig.add_trace在我的代码中调用, fiddle 图总是在散点图后面
我将图表的大小配置为 Shiny 但图表之间仍有空白区域 它们在配置高度和宽度之前显示为旧区域 这是我的代码 plot1_reactive % layout(xaxis = xaxis,
我想弄清楚如何组织一个包含多个应用程序的破折号项目。所有示例都是单页应用程序,我希望将多个破折号组织为一个项目,由 gunicorn 运行(在 docker 容器内): dash-project/
我之前做了一些解决方法来在 Julia Plotly 中实现精彩的子图,但目前正在努力解决一个更复杂的问题。下面有三种方法可以完成这项工作。 draw1 完美地完成了,但不适用于我的情况,draw2
我的子图之间有很大的空间。在 matplotlib 中,有一种称为紧密布局的布局可以消除这种情况。 plotly 有没有类似的布局?我正在 iPython 笔记本中绘图,因此空间有限。请参阅下图中的空
我正在尝试获取我提前生成的 cbrewer Reds 颜色图。但是,当我尝试使用它时,我仍然得到一些默认的颜色图。我究竟做错了什么?这是 plotly :https://plot.ly/~smirno
我一直在使用 plot.ly 并希望将多个跟踪分组到图例中的同一个键。 我有显示有关特定用户的数据的子图。我想让每个键代表一个用户,而不是 user.data1、user.data2 等。 这是我现在
我有下面这张图,我想把除点和三角形以外的所有东西都去掉,意思是横纵轴上的数字和小竖线,我该怎么做? 这是图片: 这是我的代码: x0 = np.average(triangleEdges,axis=0
我是一名优秀的程序员,十分优秀!