Python

ローリング平均を見つけるために、Pandasのapply（）関数を使用します。まず、必要なライブラリをインポートしましょう- import pandas as pd 2列のDataFrameを作成します。 1つはint列です- dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['Tesla', 'Mercedes', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Mustang

X軸がパンダの日時インデックスである場合に多色線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。 numpyを使用してd、y、sのデータポイントを作成します。 図とサブプロットのセットを作成します。 numpyを使用してxval、p、sデータポイントを取得します。 ホットカラーマップとsデータポイントを含むラインコレクションインスタンスを取得します。 長軸と短軸のロケーターを設定し、軸フォーマッターを設定します。 データ制限を使用してビュー制限を自動スケーリングします。 図を表示するには、 show（）を使

パンダのデータフレームの列でバブルチャート/散布図にラベルを付けるには、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、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データのデータフレームdfを作成します。 dfを使用して散布図を作成します 。 各データポイントにテキストで注釈を付けます。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt # Set the figure size plt.rcP

matplotlibオブジェクトを関数に渡すには;軸、軸、または図形として、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。 plot（） メソッド、軸axでxおよびyデータポイントをプロットします。 profile（） メソッド、図とサブプロットのセットを作成します。軸を繰り返し、 plot（）を渡します 図をプロットする方法。 profile（）を呼び出します 3行4列のメソッド。 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

matplotlibプロットの上に目盛りラベルを表示するには、 set_tick_params（）を使用できます。 labeltop =Trueを使用するメソッド 。 ステップ 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。 プロットの上部に目盛りラベルを表示します。 set_tick_parama（）を使用します labeltop =True 。 プロットの下軸の目盛りラベルを非表示にします。 set_tick_parama（）を使用します labeltop =False 。 図を表示するには、 s

subplotとimshow（）を使用するときに白い境界線を削除するには、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。 numpyを使用してランダムなデータポイントを作成します。 データのサイズを取得します。 図のサイズをインチで設定します。 ほとんどのfigure要素を含むAxesインスタンスを取得します。 軸をオフにします。 図に軸を追加します。 データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示します。 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

imshow（）を使用してxticksとyticksを設定するには プロット、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。 現在の軸を取得します。 ランダムなデータセットを作成します。 データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示します。 set_xticks（）を使用してxティックとyティックを設定します およびset_yticks（） メソッド。 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

matplotlibのX軸に沿ってグラフをシフトするには、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。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 元の曲線のxおよびyデータポイントをプロットします。 シフトされたグラフを（1、1 + len（y））の範囲でy個のデータポイントでプロットします。 図に凡例を配置します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Set the fig

matplotlibで長さの異なる2つの異なる配列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。 配列の長さが異なるnumpyを使用して、y1、x1、y2、x2のデータポイントを作成します。 plot（）メソッドを使用してx1、y1およびx2、y2データポイントをプロットします。 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.figsi

matplotlibの.CSVファイルから複数行のプロットを作成するには、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。 .CSVファイルからデータをフェッチするための列のリストを作成します。名前が.CSVファイルで使用されている列名と一致していることを確認してください。 .CSVファイルからデータを読み取ります。 df.plot（）を使用して線をプロットします メソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import pandas as pd from matplotlib import p

matplotlib軸の目盛りとマークをオフにするには、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。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 plot（）を使用してxおよびyデータポイントをプロットします メソッド。 プロットの現在の軸を取得します。 set_tick_params（）を使用します X軸とY軸のラベルマークを非表示にします。 set_xticks（）を使用します およびset_yticks（） X軸とY軸の目盛りを非表示にします。 図を表示するには、 show（）を使用します メ

2D散布図を変更して、CSVファイルの3番目の配列に基づいて色を表示するには、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。 3つのヘッダーを含むCSVファイルを読み取ります。 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。 サブプロット配置の一部として、図に「ax」を追加します。 CSVファイルのデータポイントを使用して散布図を作成します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import pandas as pd from matplotlib import pyplot a

matplotlibで壊れた横棒グラフを作成するには、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。 図とサブプロットのセットを作成します。 長方形の水平シーケンスをプロットします。 スケールのX軸とY軸の制限。 グリッド線を構成します。 壊れたバーに注釈を付けます。 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 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParam

matplotlib.hlinesにラベルを設定するには、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。 軸を横切る水平線を追加します。y=1、y =1ラベル、color =orange 。 軸を横切る水平線を追加します。y=2、y =2ラベル、color =red 。 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 # Set the figure size plt.rcParams["figure.figsize"] =

matplotlibを使用して3Dアニメーションを作成するには、次の手順を実行できます- 必要なパッケージをインポートします。 3Dアニメーションの場合、mpl_toolkits.mplot3dおよびmatplotlib.animationからAxes3Dをインポートする必要があります。 。 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。 numpyを使用してt、x、y、およびデータポイントを作成します。 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。 3D軸のインスタンスを取得します。 軸をオフにします。 データを含む線をプロッ

matplotlibに注釈付きの円を配置するには、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。 numpyを使用してデータポイントを作成します。 注釈付きの円を配置するための点座標を取得します。 現在の軸を取得します。 plot（）メソッドを使用してデータとデータポイントをプロットします。 X軸とY軸のスケールを設定します。 丸で囲んだマーカーを配置するには、marker =oといくつかのプロパティを指定してplot（）メソッドを使用します。 その円に矢印のスタイルで注釈を付けます（手順7）。 図を表示するには、 show（

Pythonでクラスタリングの散布図を作成するには、次の手順を実行します- 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。 numpyを使用して、xおよびyデータポイント、クラスター、およびセンターを作成します。 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。 現在の図にサブプロットの配置を追加します。 scatter（）を使用して散布データポイントをプロットします メソッド。 scatter（）を使用して、中央のデータを反復処理し、マーカーを配置します メソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

リストの要素の平均偏差を見つける必要がある場合は、「sum」メソッドと「len」メソッドが使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [3, 5, 7, 10, 12] print("The list is :") print(my_list) my_mean = sum(my_list) / len(my_list) my_variance = sum([((x – my_mean) ** 2) for x in my_list]) / len(my_list) my_result = my_variance **

要素が最小/最大範囲にあるかどうかをテストする必要がある場合、リスト要素が繰り返され、「最大」値に等しいかどうかがチェックされます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [5, 6, 4, 7, 8, 13, 15] print("The list is : ") print(my_list) range_list = [4, 7, 10, 6] my_result = True for elem in range_list: if elem!= max(my_list): my_result = False

特定のインデックスで文字列の長さの合計を見つける必要がある場合、「列挙」を使用してリスト内の要素を反復処理し、要素の長さをリストに追加します。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = ["python", "is", "best", "for", "coders"] print("The list is :") print(my_list) index_list = [0, 1, 4] result = 0 for index, element