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PythonMatplotlibでプロファイルヒストグラムをプロットする

プロファイルヒストグラムでは、各ビンにそのエントリの平均が含まれています。 Pythonでプロファイルのヒストグラムをプロットするには、 regplotを使用できます。 Seabornのメソッド 。

ステップ

  • 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。

  • xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。

  • seaborn.regplotを使用します データと線形回帰モデルの近似をプロットします。パラメータx_binsを使用します x変数を個別のビンにビン化します。 fit_reg =Trueを使用します xに関連する回帰モデルをプロットします およびy 変数。

  • 図を表示するには、 Show（）を使用します メソッド。

例

import numpy as np
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

x = np.random.uniform(-5, 5, 1000)
y = np.random.normal(x**2, np.abs(x) + 1)

sns.regplot(x=x, y=y, x_bins=20, marker='o', fit_reg=True)

plt.show()

出力

次の出力が生成されます-

PythonMatplotlibでプロファイルヒストグラムをプロットする


  1. PythonのMatplotlibを使用してX軸に日付をプロットする

    Pandasを使用して、データフレームを作成し、日時のインデックスを設定できます。 gcf（）。autofmt_xdate（）を使用して、X軸の日付を調整します。 ステップ date_timeのリストを作成し、pd.to_datetime（）を使用してdate_timeに変換します。 データを検討する=[1、2、3] DataFrame（）オブジェクト、つまりDFをインスタンス化します。 手順2のデータを使用してDF[‘value’]を設定します。 手順1のdate_timeを使用してDF.index（）を設定します。 次に、データフレーム、つまりplt.

  2. Pythonでのグラフプロット

    Pythonには、matplotlibライブラリを使用してグラフを作成する機能があります。さまざまなグラフやプロットを生成する多数のパッケージと関数があります。使い方もとても簡単です。 numpyや他のpython組み込み関数と一緒にそれは目標を達成します。この記事では、生成できるさまざまな種類のグラフをいくつか紹介します。 単純なグラフ ここでは、数学関数を使用してグラフのx座標とY座標を生成します。次に、matplotlibを使用して、その関数のグラフをプロットします。ここでは、以下に示すように、ラベルを適用してグラフのタイトルを表示できます。三角関数-tanのグラフをプロットしています