CREATE TABLE ATable (ID INTEGER, ParentID INTEGER)
INSERT INTO ATable
SELECT 1, NULL
UNION ALL SELECT 2, 1
UNION ALL SELECT 3, 2
;WITH q AS (
SELECT ID, ParentID
FROM ATable
UNION ALL
SELECT a.ID, a.ParentID
FROM ATable a
INNER JOIN q ON q.ID = a.ParentID
)
SELECT DISTINCT *
FROM q
Я нахожу, что для таких случаев, как правило, проще быть понятным в отношении столбцов, чем позволять пандам делать все автоматически. Э.Г.
ax1.scatter(data['runtime'], data['pixels'])
и
ax2.scatter(data['runtime'], data['segments'])
Для полного примера, демонстрирующего это:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import figure, show, legend, ylabel
data = pd.DataFrame({'runtime': [0.079277, 0.045553, 0.002466, 0.016046, 0.009114,
0.000799, 0.007617],
'pixels': [1756374, 1221211, 8134, 339786, 214936, 506, 192800],
'segments':[12960, 5129, 1247, 6854, 1930, 218, 2949]})
## create the general figure
fig1 = figure()
ax1 = fig1.add_subplot(111)
ax1.scatter(data['runtime'], data['pixels'], label="Pixels", marker='.', color='k')
ax1.set_ylabel('Pixels')
ax1.set_xlabel('Runtime (s)')
ax2 = ax1.twinx()
ax2.scatter(data['runtime'], data['segments'], label="Segments", marker='.', color='r')
ax2.set_ylabel('Segments', color='r')
for tl in ax2.get_yticklabels():
tl.set_color('r')
fig1.legend(bbox_to_anchor=(0.225,0.845))
plt.show()
Вы также можете отметить легенду, вы можете изменить местоположение по своему усмотрению, изменив кортеж bbox_to_anchor
, документов
Редактировать
[ 1116] Если вам нужно покрасить в зависимости от состояния, вы можете сделать что-то вроде этого
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import figure, show, legend, ylabel
import matplotlib.lines as mlines
data = pd.DataFrame({'state': ["Texas", "California", "Rhode Island", "Washington",
"Alabama", "District of Columbia", "Ohio"],
'runtime': [0.079277, 0.045553, 0.002466, 0.016046,
0.009114, 0.000799, 0.007617],
'pixels': [1756374, 1221211, 8134, 339786, 214936, 506, 192800],
'segments':[12960, 5129, 1247, 6854, 1930, 218, 2949]})
## create the general figure
fig1 = figure()
ax1 = fig1.add_subplot(111)
ax2 = ax1.twinx()
for ii in range(len(data['state'])):
ax1.scatter(data['runtime'][ii], data['pixels'][ii],
label=data['state'][ii], marker='.')
ax2.scatter(data['runtime'][ii], data['segments'][ii], marker='+')
ax1.set_ylabel('Pixels')
ax1.set_xlabel('Runtime (s)')
legend = fig1.legend(bbox_to_anchor=(0.3,0.845))
m1 = mlines.Line2D([], [], color='black', linewidth = 0, marker='.', label='Pixels')
m2 = mlines.Line2D([], [], color='black', linewidth = 0, marker='+', label='Segments')
plt.legend(handles=[m1,m2], loc='lower right')
ax2.set_ylabel('Segments', color='r')
for tl in ax2.get_yticklabels():
tl.set_color('r')
plt.show()