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PandasとMatplotlib.pyplotで凡例を作成する


Pandasとmatplotib.pyplot()を使用して凡例を作成するには、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。
  • 2次元で、サイズが変更可能で、潜在的に異種の表形式データを作成します。
  • バークラスのデータフレームインスタンスを名前でプロットし、凡例はTrueです。
  • 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

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

fig, ax = plt.subplots()

df = pd.DataFrame({'Numbers': [3, 4, 1, 7, 8, 5], 'Frequency': [2, 4, 1, 4, 3, 2]})
df.plot(ax=ax, kind='bar', legend=True)

plt.show()

出力

PandasとMatplotlib.pyplotで凡例を作成する


  1. NumpyとMatplotlibで画像セグメンテーションをオーバーレイします

    画像セグメンテーションをnumpyでオーバーレイするには、次の手順を実行できます- 10×10次元のマスクされた配列を作成します。 一部の領域では、マスクされた配列を1に更新します。 numpyを使用して画像データを作成します。 条件が満たされた配列をマスクして、マスクされたデータを取得します。 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 mrthod。 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

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    matplotlibの図の凡例を配置して位置合わせするには、次の手順を実行できます- line1をプロットします およびline2 plot()を使用する メソッド。 図に凡例を配置します。 bbox_to_anchorを使用します 位置を設定し、凡例要素を水平方向に配置します。 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。 例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.aut