Python

大文字と小文字の違いに基づいて文字列を並べ替える必要がある場合は、文字列をパラメータとして受け取るメソッドが定義されます。このメソッドは、リスト内包と「isupper」および「islower」メソッドをリスト内包とともに使用して、大文字と小文字の違いを取得します。それらの違いにより、ソートされた値が得られます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです def get_diff(my_string):    lower_count = len([ele for ele in my_string if ele.islower()])    uppe

DataFrameから列を削除するには、del（）を使用します。 pop（）メソッドを使用して削除することもできます。角かっこを使用してドロップするだけです。角かっこで削除する列に言及すると、それだけです。たとえば、- del dataFrame[‘ColumnName’] 必要なライブラリをエイリアスでインポートします- import pandas as pd PandasDataFrameを作成する- dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus&

3Dサブプロットをmatplotlibフィギュアに追加するには、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、y、z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。 Projection =3d のサブプロット配置の一部として、図に「ax」を追加します 。 plot（）を使用してx、y、zデータポイントをプロットします メソッド。 図を表示するには、 .show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib import p

単純なmatplotlib軸を回転させるには、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する- import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.transforms import Affine2D import mpl_toolkits.axisartist.floating_axes as floating_axes 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。 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。 極値の軸のタプルを作成します。 可変の2Dアフィン変換を

Pythonでタプル要素を含むリストから頻度ヒストグラムを作成するには、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。 タプル、データのリストを作成します。 データを反復処理した後、頻度とインデックスのリストを作成します。 bar（）を使用して棒グラフを作成します メソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.r

条件に基づいてMatplotlib円グラフからラベルを削除するには、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。 2次元、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データのPandasデータフレームを作成します。 pie（）を使用して、円グラフをプロットします ラベルを条件付きで削除する方法。％age値が25より大きい場合はラベルのみを保持し、それ以外の場合はラベルを削除します。 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

Matplotlibを使用してPythonでサブプロットに同じスケールを設定するには、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。 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。 ax1を追加します nrows =2、ncols =1、index=1のサブプロット配置の一部として図に追加します。 nrows =2、ncols =1、 index =2、のサブプロット配置の一部として、別の軸ax2を図に追加します。 共有X軸を使用（サブプロットに同じスケールを設定するため） tを作成します 軸ax1

Matplotlibのプロット内に軸線を描画するには、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。 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。 numpyを使用してx個のデータポイントを作成します。 axを追加します サブプロットの配置の一部として図に。 xとx** xをプロットします plot（）を使用したデータポイント メソッド。 左と下の位置を0に設定しますが、右と上の棘の色はありません。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np

Python Matplotlibで曲線の下に虹色を塗りつぶすには、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。 ユーザー定義のメソッドplot_rainbow_under_curve（）を作成します 、7つの虹色のリストがあり、データポイントのセットを作成できます x numpyを使用します。 0から7の範囲で反復し、曲線をプロットして、その曲線の間の領域を塗りつぶします。 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.pyplo

ラグプロットは、データの分布を視覚化するために使用されます。これは、単一の変数のデータのプロットであり、軸に沿ってマークとして表示されます。 Matplotlibでラグ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。 numpyを使用してx個のデータポイントを作成します。 ガウスカーネルを使用したカーネル密度推定の表現を追加します。kde1 およびkde2 。 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。 サブプロット配置の一部として、図に「

SeabornまたはPlotlyを使用して時系列グラフ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。 パンダのデータフレームdfを作成して、date_timeシリーズの「time」と別の変数データのspeedを保持します。 データ「時間」と「速度」を使用してSeaborn折れ線グラフを作成します ティックパラメータを45回転させます。 図を表示するには、show（）メソッドを使用します。 例 import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt

パンダ機能を使用して複数のデータフレーム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。 2次元、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データの2つのPandasデータフレームdf1とdf2を作成します。 プロットdf1 およびdf2 plot（）を使用する 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 pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsi

Matplotlibで数千の円をすばやくプロットするには、 matplotlib.collectionsを使用する必要があります 。この場合、 CircleCollectionを使用します 。 ステップ コレクションパッケージをpyplotと一緒にmatplotlibからインポートします およびnumpy 。 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。 変数を初期化しますnum 小さな円の数と「サイズ」 円のサイズについて。 サークルパッチのリストを作成します。 現在の軸にサークルパッチアーティストを追加します。 軸のマージンを設定します。 図を表示

Matplotlibで虹の円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。 図とサブプロットのセットを作成します。 X軸とY軸のスケールを設定します。 虹色のリストを作成します。 （0、0）に真円を作成します。 図に円のインスタンス「c」を追加します。 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"] = [7.50, 5.50] plt.rcPar

matplotlibでグループ化された箱ひげ図を作成するには、次の手順を実行できます- matplotlib.pyplotとseabornをインポートします。 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。 オンラインリポジトリからサンプルのSeabornデータセットを読み込みます。 1日で男性と女性のグループで箱ひげ図を作成します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Set the figure size pl

matplotlibでテキストをアニメーション化するには、次の手順を実行できます- インポートアニメーション matplotlibからのパッケージ。 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。 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。 文字列を保持するために変数「テキスト」を初期化します。 x =0.20の軸にテキストを追加します およびy=0.50 。 色のリストを作成します。 テキストのサイズを大きくして色を変更する関数*animate*を繰り返し呼び出し

matplotlibで生成された散布図のピクセル座標を取得するには、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。 変数「n」を初期化して、サンプルデータの数を保持します。 図とサブプロットのセットを作成します。 散布図を作成します。 get_data（）を使用してxおよびyデータポイントを取得します メソッド。 プロットのピクセル値を取得します。 ピクセル変換されたデータを取得します。 図の幅と高さをポイントまたはピクセルで取得します xピクセルとyピクセルの値を印刷します。 図を表示するには、 show（）を使用し

LaTeXは、入力したスペースを無視し、数学のテキストで行われるのと同じようにスペースを使用します。別の間隔スタイルが必要な場合は、次の4つのコマンドを使用できます \; –厚いスペース \：–中程度のスペース \、–薄いスペース \！ –ネガティブシンスペース matplotlibプロットのLaTeXスタイルの数学でランダムな不要なスペースを削除するには、「\！」を使用できます。これにより、余分な間隔が狭くなります。 例を見て、それがどのように機能するかを理解しましょう。 2つのサブプロットがあり、両方のサブプロットのテキストボックスに複雑な数式（LaTexを使用）を追加しま

matplotlibの棒グラフで棒を昇順で並べ替えるには、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。 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。 現在の図にサブプロットを追加します。 データフレームdfを使用して棒グラフを作成します 。 現在の図にサブプロットを追加します。 列マークでdf_sortedを作成します。 df_sortedを使用して棒グラフを作成します 。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import pandas as pd fro

matplotlibの輪郭から座標を取得するには、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。 x、yのリストを作成します およびm データポイント付き。 plt.contour（ x、y、m を使用 ）x、y、mのデータポイントで等高線図を作成します。 等高線コレクションインスタンスを取得します。 コレクションのパスを取得し、輪郭の頂点または座標を印刷します。 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[&q