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Matplotlibでtrue/falseまたはアクティブ/非アクティブデータをプロットする方法は？

Matplotlibでtrue/falseまたはアクティブ/非アクティブデータをプロットするには、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。
  • TrueまたはFalseのnumpyを使用してデータを作成します。
  • figure（）を使用して、新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします メソッド。
  • '〜.axes.Axes'を追加します サブプロットの配置の一部として図に。
  • imshow（）を使用する データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示する方法。
  • 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

data = np.random.random((20, 20)) > 0.5
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(data, aspect='auto', cmap="copper", interpolation='nearest')

plt.show()

出力

Matplotlibでtrue/falseまたはアクティブ/非アクティブデータをプロットする方法は？


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    Pythonを使用して3Dグラフをプロットするには、次の手順を実行できます- figure（）を使用して、新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします メソッド。 3D軸オブジェクトを取得します。 データポイントのx、y、zリストを作成します。 scatter3D（）を使用して3D散布点を追加します メソッド、x、y、zデータポイント、 markersize =150 およびma​​rker=diamond 。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from mpl_toolkits.mplot3d imp

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    4Dプロットを作成するために、x、y、z、およびcの標準データポイントを作成できます。新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします。 ステップ figure（）を使用する フィギュアを作成する、または既存のフィギュアをアクティブ化する方法。 サブプロット配置の一部として図を追加します。 numpyを使用してx、y、z、cのデータポイントを作成します。 散布図を使用して散布図を作成します メソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib import pyplot as plt im