Я пытаюсь создать график журнала с KDE и гистограммой, связанной с каждой осью, с использованием морского объекта JointGrid. Это подводит меня довольно близко, но ячейки гистограммы плохо переводятся в логарифмическое пространство. Есть ли способ...

У меня есть график, логарифмический по обеим осям. Для этого у меня есть функция loglog pyplot. Это также дает мне логарифмическую шкалу по обеим осям. Теперь, используя numpy, я подгоняю прямую линию к набору точек, которые у меня есть....

Я хотел бы построить свои данные в ggplot с использованием точек. Он создает этот сюжет: Как вы можете видеть, это нехорошо, поэтому я решил использовать логарифмическую шкалу, чтобы получить лучший результат, и мои данные имеют 0, что создает...

Я строю несколько кривых в логарифмическом масштабе в matplotlib, и, чтобы сделать их различимыми, я использую маркеры. Поскольку точек данных много, я использую markevery=100. Но с горизонтальной осью в логарифмическом масштабе они группируются....

У меня есть этот график loglog , который я хотел бы очистить по оси Y, который, как вы видите ниже, немного беспорядок. Я бы хотел, чтобы сюжет выглядел так: В частности, я хочу удалить галочки, которые видны между значениями ( 0 ,...

У меня есть куча данных, которые я хотел бы использовать, чтобы найти неизвестный параметр в физическом уравнении. Я пытаюсь найти параметр k, чтобы охарактеризовать выходной сигнал датчика Холла как функцию входного напряжения и расстояния между...

Я пробовал решения из многих руководств, чтобы построить линию наилучшего соответствия для моего графика loglog , но я продолжаю получать линию, которая имеет правильный наклон, но слишком большую точку пересечения по оси y. График строится в...

у меня есть эти массивы temperature = np.array([28.999795, 30.999707, 32.999471, 34.999571, 36.999753, 50.99875, 51.998767, 52.998236, 53.99675]) rate = np.array([ 8.08506648, 10.44422144, 13.77091141, 18.19601143, 24.96162138, 2538.75705877,...

Простой пример выглядит следующим образом: import numpy as np import numpy.random as npr import matplotlib.pyplot as plt N = 1000 x = np.linspace(1, 5, N) y = npr.randint(1e16, size = N) / 1e16 y = np.sort(y) fig, ax = plt.subplots() ax.loglog(x,...