Matplotlibでマトリックス値とカラーマップを表示するにはどうすればよいですか?
Matplotlibでマトリックス値とカラーマップを表示するには、次の手順を実行できます-
- 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。
- 図とサブプロットのセットを作成します。
- マトリックスの最大値と最小値を初期化します。
- 2D行列または配列の値を色分けされた画像としてプロットします。
- カラーコード画像の各セルを反復処理し、値を中央に配置します。
- 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 matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() min_val, max_val = 0, 5 matrix = np.random.randint(0, 5, size=(max_val, max_val)) ax.matshow(matrix, cmap='ocean') for i in range(max_val): for j in range(max_val): c = matrix[j, i] ax.text(i, j, str(c), va='center', ha='center') plt.show()
出力
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Matplotlib Pythonで円グラフを表示するにはどうすればよいですか?
Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。データの視覚化は、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できます。 Pyth
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SciPyを使用してPythonで行列の行列式の値を計算するにはどうすればよいですか?
行列式の値は、行列または複数の次元を持つ配列で計算できます。 マリックス/アレイをよりよく理解する必要がある場合があります。これは、行列式操作が必要になる場所です。 SciPyは、「線形代数」の略である「linalg」クラスに存在する「det」という名前の関数を提供します。 「det」関数の構文 scipy.linalg.det(matrix) 「行列」は、行列式の値を見つけるために「det」関数に渡されるパラメーターです。 この関数は、行列/配列を引数として渡すことで呼び出すことができます。 上の図では、「a」、「b」、「c」、および「d」が行列の数値であると想定していま