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こんにちは、私は、sns.distplot関数を使ってPythonで変数の分布をプロットしようとしています。たとえば、変数xを正の値のみを持つランダム変数として作成します。 import pandas as pd x = np.random.random(100) は、私はその後、sns.distplot機能を使用して、私は次のグラフを取得：あなたが見ることができるでしょうとしてを、それ

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3d積み重なった棒グラフをR

私はデータフレームmydfを以下のように持っています。私はA、C、G、Tの列が棒グラフ（サンプルプロットの年）で表される積み重ねられた3次元プロット（下のサンプルプロットに示すように）をプロットしたいと思います。それぞれのfile.nameの長さの列の範囲は18から34で、例のプロットのようにGas Type軸上にあるようにしたい場合は、最後にfile.nameの列をcountry axisのよう

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これは私の前のポストに従っている

個々のデータポイントを描写するためにレーダー/極性グラフを使用して：私はやって今たい何How to measure the area of a polygon in ggplot2? はまったく別の散布図のデータポイントとして結果のレーダーチャートを使用することであるまたは多分セーブ後でグラフ上で使用して実際のデータの形を描きます。私は多くのファイルを持っており、通常は次のようになります。それら

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なぜ私のroc曲線が変わっているのですか

私はL1正則化を使ってロジスティック回帰を書いて、roc曲線を実装しようとしています。私は確率勾配をlog-likelihoodの昇順でコスト関数として使用します。しかし、私がプロットしたロープ曲線は奇妙です。私のデータセットは、ここでhttp://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/HTRU2 からである私はscikit学習機能によってそしてROC曲線プロットを

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matplotlibを使った極限のストリームプロットの範囲が狭い

私は、matplotlibを使って極座標で流線をプロットしようとしています。しかし、いくつかの問題は、極プロットの範囲に現れるようです。ここでは、問題を説明するために1つの短い例です： r=r1（linspace）で import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt r1 = np.linspace(0.5, 1, 50) r2 = np

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ggvisで同時にポイントサイズと色をスケールする方法は？このようなdata.frame考慮

：ggvisを使用して df <- data.frame(t = rep(seq(from=as.POSIXct('00:15:00',format='%H:%M:%S'), to=as.POSIXct('24:00:00',format='%H:%M:%S'),by='15 min'),times=2), y = c(rnorm(96,10,10),rno

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ggplot2のファセット - ハイライト一致列

サンプル・データが brand=c('MS', 'Google', 'Apple', 'MS', 'FB', 'Apple', 'Oracle') product=c('OS', 'Search', 'Iphone', 'Search', 'Network', 'OS', 'DB') df= data.frame(brand, product) を設定し、私はここに、ggplotを使用して

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プロットの開始時間タイムスロット - matplotlib python

タイムスロットをプロットしようとしています。私は、2つの「スタート」「エンド」の点数を持っています。人形のように塊として演奏したいです。チャンクは連続していないことを覚えておいてください。これはまさに私がギャップを探しているものです。は、今まで私は、パッチを使用しよう： for x_1 , x_2 in zip(s_data['begin'].values ,s_data['end'].val

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ベースを使用して樹形図のブランチを色分けする機能R

与えられた樹状図オブジェクト、指定された数のクラスターおよび色のベクトルに基づいて、樹枝状虫の枝を着色するためにR functionを書きたいと思います。 dendextendの代わりにbase Rを使用します。同様の質問へhttps://stackoverflow.com/a/18036096/7064628：この回答から正確なコード使用上記のコードで # Generate data set