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  • g.setColor(Color.green);和你写的public void setColor(Color color) {this.color = color;repaint();}完全没有任何关系......你在jbt.addActionListener(new ActionListener(){@Overridepublic void ...

    g.setColor(Color.green);

    和你写的

    public void setColor(Color color) {

    this.color = color;

    repaint();

    }

    完全没有任何关系......你在

    jbt.addActionListener(new ActionListener(){

    @Override

    public void actionPerformed(ActionEvent arg0) {

    // TODO Auto-generated method stub

    if(arg0.getSource()==jbt)

    setColor(Color.YELLOW);

    System.out.println("jbt is clicked");

    }

    里改变的是你自己写的setColor根本就改变g.setColor(Color.green);

    你应该把panel改成ColorCircle的内部类,定义一个Color的属性,用这个属性去给panel中setColor赋值,然后通过外部类的setColor改变Color的值就行了

    public class ColorCircle extends JFrame{

    Color color=Color.blue;

    JPanel jp1;

    public Color getColor() {

    return color;

    }

    public void setColor(Color color) {

    this.color = color;

    repaint();

    }

    public ColorCircle(){

    panel pl=new panel();

    jp1=new JPanel(new FlowLayout());

    final JButton jbt=new JButton("click");

    jbt.addActionListener(new ActionListener(){

    @Override

    public void actionPerformed(ActionEvent arg0) {

    // TODO Auto-generated method stub

    if(arg0.getSource()==jbt)

    setColor(Color.YELLOW);

    System.out.println("jbt is clicked");

    }

    });

    jp1.add(jbt);

    add(pl,BorderLayout.CENTER);

    add(jp1,BorderLayout.SOUTH);

    }

    public static void main(String[] args) {

    // TODO Auto-generated method stub

    ColorCircle frame=new ColorCircle();

    frame.setSize(200, 200);

    frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);

    frame.setVisible(true);

    }

    class panel extends JPanel{

    public void paint(Graphics g){

    super.paint(g);

    //g.setColor(Color.red);

    g.fillOval(10, 10, 30, 30);

    g.setColor(color);

    g.fillOval(40, 40, 30, 30);

    }

    }

    }

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  • 我的看起来像这样:我将win8与python2.7一起使用,python2.7是github最新的ggplot主机(我想是0.6.6,但是pip告诉我它是0.6.5)、pandas 0.16.2、numpy 1.8.1和matplotlib 1.4.3。我想我已经正确地复制了演示中的代码...

    我的看起来像这样:

    我将win8与python2.7一起使用,python2.7是github最新的ggplot主机(我想是0.6.6,但是pip告诉我它是0.6.5)、pandas 0.16.2、numpy 1.8.1和matplotlib 1.4.3。我想我已经正确地复制了演示中的代码:import numpy as np

    import pandas as pd

    import matplotlib.pylab as plt

    from ggplot import *

    def floor_decade(date_value):

    "Takes a date. Returns the decade."

    return (date_value.year // 10) * 10

    meat2 = meat.dropna(thresh=800, axis=1) # drop columns that have fewer than 800 observations

    ts = meat2.set_index(['date'])

    by_decade = ts.groupby(floor_decade).sum()

    by_decade.index.name = 'year'

    by_decade = by_decade.reset_index()

    p1 = ggplot(by_decade, aes('year', weight='beef')) + \

    geom_bar() + \

    scale_y_continuous(labels='comma') + \

    ggtitle('Head of Cattle Slaughtered by Decade')

    p1.draw()

    plt.show()

    by_decade_long = pd.melt(by_decade, id_vars="year")

    p2 = ggplot(aes(x='year', weight='value', colour='variable'), data=by_decade_long) + \

    geom_bar() + \

    ggtitle("Meat Production by Decade")

    p2.draw()

    plt.show()

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  • 我的看起来像这样: 我正在使用Win 8和Python 2.7,这是github上最新的ggplot主机(我认为是0.6.6,但是pip告诉我它是0.6.5),pandas 0.16.2,numpy 1.8.1和matplotlib 1.4.3。 我想我已经从演示中正确地复制了代码:...

    我的看起来像这样:

    我正在使用Win 8和Python 2.7,这是github上最新的ggplot主机(我认为是0.6.6,但是pip告诉我它是0.6.5),pandas 0.16.2,numpy 1.8.1和matplotlib 1.4.3。 我想我已经从演示中正确地复制了代码:

    import numpy as np

    import pandas as pd

    import matplotlib.pylab as plt

    from ggplot import *

    def floor_decade(date_value):

    "Takes a date. Returns the decade."

    return (date_value.year // 10) * 10

    meat2 = meat.dropna(thresh=800, axis=1) # drop columns that have fewer than 800 observations

    ts = meat2.set_index(['date'])

    by_decade = ts.groupby(floor_decade).sum()

    by_decade.index.name = 'year'

    by_decade = by_decade.reset_index()

    p1 = ggplot(by_decade, aes('year', weight='beef')) + \

    geom_bar() + \

    scale_y_continuous(labels='comma') + \

    ggtitle('Head of Cattle Slaughtered by Decade')

    p1.draw()

    plt.show()

    by_decade_long = pd.melt(by_decade, id_vars="year")

    p2 = ggplot(aes(x='year', weight='value', colour='variable'), data=by_decade_long) + \

    geom_bar() + \

    ggtitle("Meat Production by Decade")

    p2.draw()

    plt.show()

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    不得不说,matplot感觉就是R中的plot,简单上手,但是扩展不足,而且偶然发现了python也有ggplot包,但是由于C++的问题无法安装,后续再研究下。

    先看下高级的散点图,类似R的:

    geom_point(aex(x,y),color=z)

    也就是说针对不同的种类进行颜色填充,依靠之前的说法,因为matplot图形做的事情很少,需要借助数据整形。

    而这个时候应用到了python的map函数,map函数相当于一个匹配:把一个变量匹配成另一个变量,在画散点图的时候,需要对不同的类别进行颜色赋值;

    col=iris.Species.map({'setosa':'DarkBlue',

    'versicolor':'Green',

    'virginica':'Red'})

    这段代码其实相当于新建了一个series,针对Species列,如果是setosa,那么赋值成Darkblue,如果是versicolor,赋值为Green,如果为virginica,赋值为Red,然后画图的时候,把color参数设置为col:

    iris.plot(kind='scatter',

    x='Petal_Length',

    y='Sepal_Width',

    c=col,

    title='Multicolor-scatter')

    c这个参数就是颜色参数了。

    可以看到这三类的散点图都已经分类了。

    然而,还有一种先建一个画布,然后一个一个画:

    ax1=iris[iris['Species']=='setosa']. plot(kind='scatter',

    x='Petal_Length',

    y='Sepal_Width',

    color='Darkblue',

    label='setosa')

    iris[iris['Species']=='versicolor'].plot(kind='scatter',

    x='Petal_Length',

    y='Sepal_Width',

    color='DarkGreen',

    label='versicolor',

    ax=ax1)

    但是这种方法不常用,比较复杂;

    下面研究了一种更加普遍的做法,因为Species只有三个factor,然而实际上可能会有很多类别,总不能一个一个map吧,整体的逻辑分为三步:

    1、确认总体factor个数

    2、针对赋值确定颜色

    3、设定map关系

    对应的代码为:

    iris_labels=iris.Species.unique()

    iris_color=cm.rainbow(np.linspace(0,1,len(iris_labels)))

    color_map=iris.Species.map(dict(zip(iris_labels,iris_color)))

    说明下

    cm.rainbow

    函数相当于R中的颜色调色板,后面的linspace是等差数列,可以认为通过rainbow函数生成了三个RGB颜色,

    最后一步的map中的zip函数就是把iris_labels对应到iris_color上,我们看下color_map前几行:

    color_map.head()

    0 [0.5, 0.0, 1.0, 1.0]

    1 [0.5, 0.0, 1.0, 1.0]

    2 [0.5, 0.0, 1.0, 1.0]

    3 [0.5, 0.0, 1.0, 1.0]

    4 [0.5, 0.0, 1.0, 1.0]

    Name: Species, dtype: object

    相同的参数具有相同的颜色值;

    接下来就可以画图了:

    iris.plot(kind='scatter',

    x='Petal_Length',

    y='Sepal_Width',

    c=color_map,

    title='Multicolor-scatter-map')

    除此之外,还可以做连续变化的图形,例如把Petal_Width作为赋值:

    iris.plot(kind='scatter',

    x='Petal_Length',

    y='Sepal_Width',

    c='Petal_Width',

    title='Multicolor-scatter-continous')

    或者是调整size大小:

    iris.plot(kind='scatter',

    x='Petal_Length',

    y='Sepal_Width',

    s=iris['Petal_Width']*100,

    c=color_map,

    title='Multicolor-scatter-size')

    说完散点图,说说六边形图,其实就是类似R的tile,不过size更小,颜色深的地方说明点比较集中:

    iris.plot(kind='hexbin',

    x='Petal_Length',

    y='Sepal_Width',

    gridsize=40,

    title='Hexbin',

    figsize=(12,8))

    figsize是图像大小

    然后看下饼图:

    iris.groupby('Species').sum(). Sepal_Length.plot(kind='pie',

    title='Simple-Pie',

    figsize=(8,8),

    autopct='%.0f') #%.nf保留n百分位

    或者是不完全的饼图:

    iris.groupby('Species').sum().\

    div(iris.iloc[:,0:4].sum()).Sepal_Length[0:2].\

    plot(kind='pie',

    title='Pie-lessthan1',

    figsize=(8,8),

    autopct='%.2f')

    不完全饼图是各个部分加起来小于1,不会自动填充满。再次印证,数据是数据,图形是图形。

    下面几个高级图形:

    类似R的scatterplotMatrix函数:

    scatter_matrix(iris,

    alpha=0.5,

    figsize=(6,6),

    diagonal='kde',

    color='DarkBlue')

    plt.suptitle('ScatterMatrix') #suptitle为title,需要分开画

    还有调和图:

    fig=plt.figure()

    fig,axe=plt.subplots(2,1,sharey=True)

    andrews_curves(iris,'Species',ax=axe[0])

    parallel_coordinates(iris,'Species',ax=axe[1])

    plt.suptitle('Compare')

    多说一句调和图,parallel_coordinate类似于四个变量,用直线连接,而andrews_curves类似做一个傅里叶变换;

    最后一个是检验是否为随机的lagplot

    from pandas.tools.plotting import lag_plot

    plt.figure()

    lag_plot(iris['Petal_Length'])

    一般lagplot都是评估时间序列的前后因果的,如果没有显著地线性关系,就认为没有因果性,是随机发生的:

    这里面虽然不是时间序列,但是分析逻辑类似

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空空如也

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为什么不能填充颜色