Gleitender Mittelpylab

Einführung matplotlib ist eine Python-2D-Plotbibliothek, die Publikationsqualitätszahlen in einer Vielzahl von Hardcopyformaten und interaktiven Umgebungen über Plattformen hinweg produziert. Matplotlib kann in Python-Skripten, der Python - und ipython-Shell (ala MATLAB reg oder Mathematica reg8224), Webanwendungsservern und sechs grafischen Benutzeroberflächen-Toolkits verwendet werden. Matplotlib versucht einfache Dinge einfach und schwer zu machen. Sie können Plots, Histogramme, Potenzspektren, Balkendiagramme, Fehlerdiagramme, Scatterplots usw. mit nur wenigen Zeilen Code erstellen. Eine Stichprobe finden Sie in den Screenshots. Thumbnail-Galerie und Beispieleverzeichnis Für das einfache Plotten bietet die pyplot-Schnittstelle eine MATLAB-ähnliche Schnittstelle, insbesondere in Kombination mit IPython. Für den Power User haben Sie die volle Kontrolle über Linienstile, Font-Eigenschaften, Achseneigenschaften, etc. über eine objektorientierte Schnittstelle oder über eine Reihe von Funktionen, die den MATLAB-Benutzern bekannt sind. John Hunter (1968-2012) Am 28. August 2012, John D. Hunter, der Schöpfer von Matplotlib, starb an Komplikationen, die sich aus Krebsbehandlung, nach einem kurzen, aber intensiven Kampf mit dieser schrecklichen Krankheit. John ist überlebt von seiner Frau Miriam, seinen drei Töchtern Rahel, Ava und Clara, seinen Schwestern Layne und Mary und seiner Mutter Sarah. Wenn Sie von Johns vielen Beiträgen profitiert haben, sagen Sie bitte Dank in der Weise, die am wichtigsten für ihn wäre. Bitte bedenkt eine Spende für das John Hunter Technology Fellowship. Installationsdokumentation Dies ist die Dokumentation für matplotlib Version 1.5.3. Versuchen zu lernen, wie man eine bestimmte Art von Handlung machen Schauen Sie sich die Galerie. Beispiele. Oder die Liste der Plotterbefehle. Andere Lernressourcen Es gibt viele externe Lernressourcen wie gedrucktes Material, Videos und Tutorials. Brauchen Sie Hilfe Matplotlib ist ein einladendes, inklusive Projekt, und wir versuchen, die Python Software Foundation Code of Conduct in allem, was wir tun zu folgen. Überprüfen Sie die FAQ. Die AIP-Dokumente, Mailing-Listen-Archive. Und nehmen Sie an den Mailinglisten von matplotlib teil. Ankündigen und Devel. Schauen Sie sich die matplotlib Fragen auf stackoverflow. Das Suchwerkzeug durchsucht alle Dokumente, einschließlich Volltextsuche von über 350 vollständigen Beispielen, die fast jede Ecke von matplotlib ausüben. Sie können Bugs, Patches und Feature-Anfragen auf dem Github Tracker. Aber es ist eine gute Idee, ping uns auf der Mailing-Liste zu. Um auf dem Laufenden zu bleiben, was in matplotlib los ist, sehen Sie die neue Seite oder den Quellcode. Alles, was Änderungen an Ihrem bestehenden Code erfordern könnte, wird in der AIP-Änderungsdatei protokolliert. Es gibt mehrere Matplotlib Add-on Toolkits. Einschließlich einer Auswahl von zwei Projektion und Mapping-Toolkits Basiskarte und cartopy. 3D-Plotten mit mplot3d. Achsen und Achshelfer in axesgrid. Mehrere übergeordnete Plotter-Schnittstellen seaborn. Holoviews. Ggplot. und mehr. Das Zitieren von matplotlib matplotlib ist der Gedanke von John Hunter (1968-2012), der zusammen mit seinen vielen Mitwirkenden unermesslich viel Zeit und Mühe in die Produktion von Software investiert hat, die von Tausenden von Wissenschaftlern weltweit genutzt wird. Wenn matplotlib zu einem Projekt beiträgt, das zu einer wissenschaftlichen Publikation führt, bitten wir Sie, diese Arbeit unter Angabe des Projekts zu bestätigen. Sie können diesen fertigen Zitateintrag verwenden. Open Source Die matplotlib Lizenz basiert auf der Python Software Foundation (PSF) Lizenz. Es gibt eine aktive Entwicklergemeinschaft und eine lange Liste von Menschen, die bedeutende Beiträge geleistet haben. Matplotlib wird auf Github gehostet. Probleme und Zuganforderungen werden bei Github auch verfolgt. MATLAB ist ein eingetragenes Warenzeichen von The MathWorks, Inc. 8224 Mathematica ist ein eingetragenes Warenzeichen von Wolfram Research, Inc. Copyright 2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom und das Entwicklungsteam von matplotlib 2012 - 2014 Die Entwicklung von matplotlib Mannschaft. Letzte Aktualisierung am 19. Dezember 2016. Erstellt mit Sphinx 1.4.3.I spielen in Python ein bisschen wieder, und ich fand ein ordentliches Buch mit Beispielen. Eines der Beispiele ist die Auftragung einiger Daten. Ich habe eine. txt-Datei mit zwei Spalten und ich habe die Daten. Ich habe die Daten genau dargestellt, aber in der Übung heißt es: Ändern Sie Ihr Programm weiter, um den laufenden Durchschnitt der Daten zu berechnen und zu zeichnen, die durch Folgendes definiert sind: wobei r5 in diesem Fall (und yk die zweite Spalte in der Datendatei ist) . Lassen Sie das Programm sowohl die Originaldaten als auch den laufenden Durchschnitt auf demselben Graphen dar. Bisher habe ich dies: So wie berechne ich die Summe In Mathematica seine einfache, da seine symbolische Manipulation (Sumi, zum Beispiel), sondern wie man Summe in python, die alle zehn Punkte in den Daten nimmt und es durchschnittlich berechnet und zu berechnen Bis zum Ende der Punkte schaute ich das Buch an, fand aber nichts, was das erklären würde: heltonbikers code hat den Trick: D Vielen Dank :) Es gibt ein Problem mit der akzeptierten Antwort. Ich denke, wir müssen gültig anstelle der gleichen hier - return numpy. convolve (Intervall, Fenster, gleiche). Als Beispiel versuchen Sie die MA dieses Datensatzes 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - das Ergebnis Sollte 4.2.5.4,6.0,5.0,5.0,5.2,5.4,4.4,5.4,5.6,5.6,4,6,7.0,6.8 sein. Aber mit demselben gibt uns eine falsche Ausgabe von 2.6.3.0,4.2,5.4,6.0,5.0,5.0,5.2,5.4,4.4,5.4,5.6,5.6, 4.6.7.0,6.8,6.2,4.8 Rusty-Code, um dies auszuprobieren -: Versuchen Sie dies mit gültigen amp gleichen und sehen, ob die Mathematik sinnvoll ist. Ich habe versucht, dies aus, aber ich werde es untersuchen, es ist eine Weile seit I39ve codiert in Python. Ndash dingod Warum don39t Sie schnell ausprobieren dies mit dem rostigen Code (und die Beispiel-Datensatz (als einfache Liste), schrieb ich. Für einige faul Personen (wie ich auf den ersten) - seine Masken aus der Tatsache, dass gleitende Durchschnitt ist falsch. Wahrscheinlich sollten Sie erwägen, die Bearbeitung Ihrer ursprünglichen Antwort. Ich versuchte es nur gestern und doppelte Kontrolle rettete mir Gesicht von schauen schlecht bei der Berichterstattung auf Cxo Ebene. Sie müssen nur tun, ist zu versuchen Ihre gleiche gleitende Durchschnitt einmal mit quotvalidquot und andere Zeit mit quotsamequot - und sobald Sie überzeugt sind, geben Sie mir einige Liebe (aka-up-vote) ndash ekta Okt 29 14 bei 7:16