Matplotlibでスカラー2Dデータを視覚化する方法は?
matplotlibを使用してスカラー2Dデータを視覚化するには、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。
- データサンプルの変数Nを初期化します。
- numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。
- 座標ベクトルから座標行列を取得します。
- numpyを使用してzデータポイントを取得します。
- 不規則な長方形のグリッドを使用して疑似カラープロットを作成します。
- 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。
例
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True n = 256 x = np.linspace(-3., 3., n) y = np.linspace(-3., 3., n) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = X * np.sinc(X ** 2 + Y ** 2) plt.pcolormesh(X, Y, Z, cmap='copper', shading='flat') plt.show()
出力
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Matplotlibで漸近線/不連続性を処理する方法は?
matplotlibで漸近線/不連続性を処理するには、次の手順を実行できます- numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 軸プロットをオフにします。 xおよびyデータポイントで線をプロットします。 軸を横切る水平線を追加します、x=0。 軸を横切る垂直線を追加します、y=0。 曲線y=1/xの凡例を配置します。 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figur
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PythonでAPIの結果を視覚化する方法
はじめに.. APIを作成する最大の利点の1つは、現在/ライブのデータを抽出することです。データが急速に変化している場合でも、APIは常に最新のデータを取得します。 APIプログラムは、非常に具体的なURLを使用して、特定の情報を要求します。 SpotifyまたはYoutubeMusicで2020年に最も再生された100曲をToppします。リクエストされたデータは、JSONやCSVなどの簡単に処理できる形式で返されます。 Pythonを使用すると、ユーザーは考えられるほぼすべてのURLにAPI呼び出しを記述できます。この例では、GitHubからAPIの結果を抽出して視覚化する方法を示します