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パンダの時系列プロット設定X軸の主および副目盛りとラベル

Pandasを使用すると、時間と速度のあるデータフレームを作成できます。その後、データフレームを使用して目的のプロットを取得できます。

ステップ

  • デフォルトのBitGenerator（PCG64）を使用して新しいジェネレーターを構築します。

  • パンダを使用して、固定頻度のDatetimeIndexを取得します。 「2020-01-01」から「2021-01-01」まで。

  • 対数正規分布からサンプルを抽出します。

  • 上記のデータでデータフレームを作成します。

  • panda dataframeを使用して、figsize =（10、5）でプロットを作成します。

  • 図を表示するには、plt.show（）メソッドを使用します。

例

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

rng = np.random.default_rng(seed=1)
date_day = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2021-01-01', freq='D')
traffic = rng.lognormal(sigma=2, size=date_day.size)
df_day = pd.DataFrame(dict(speed=[pow(2, -i) for i in range(len(date_day))]),
index=date_day)

df_day.plot(figsize=(10, 5))

plt.show()

出力

パンダの時系列プロット設定X軸の主および副目盛りとラベル


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    scatter（）メソッドを使用して散布図を作成し、すべてのデータポイントの色を設定できます。 ステップ np.random.rand（）メソッドを使用して、指定された形状のランダム値（xおよびy）を作成します。 色の範囲が（0、1000）の範囲になる散布図を使用して、マーカーのサイズや色を変えて*y*と*x*の散布図を作成します。 plt.show（）を使用して図を表示します。 例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.rand(1000) y = np.random.rand