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こんにちは私は、各行が異なる特徴を表し、各列が異なる時点であるマトリックスの内容をグラフ化する必要があります。つまり、時間の経過に伴う特徴の変化を確認したいので、各特徴をマトリックスの形で積み重ねました。Cはマトリックスです

A=C.tolist() #convert matrix to list.
R=[]
for i in xrange(len(A[0])):
    R+=[[i]*len(A[i])]    
for j in xrange(len(A[0])):
    S=[]
    S=C[0:len(C)][j]
    pylab.plot(R[j],S,'r*')
pylab.show()

これは正しいですか/これを行うためのより効率的な方法はありますか？ありがとう！

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ドキュメントから：

matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs):

[...]

plot(y)            # plot y using x as index array 0..N-1
plot(y, 'r+')      # ditto, but with red plusses

xおよび/またはyが2次元の場合、対応する列がプロットされます。

したがってA、列に値がある場合、それは次のように単純です。

pylab.plot(A, 'r*')  # making all red might be confusing, '*-' might be better

データが行にある場合は、その転置をプロットします。

pylab.plot(A.T, 'r*')
于 2012-08-24T01:10:44.270 に答える
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で行列Mの列iを抽出できM[:,i]、Mの列数はで与えられM.shape[1]ます。

import matplotlib.pyplot as plt

T = range(M.shape[0])

for i in range(M.shape[1]):
    plt.plot(T, M[:,i])

plt.show()

これは、行が等間隔のタイムスライスを表すことを前提としています。

于 2012-08-24T00:34:25.920 に答える