Python

imshow（）をプロットするには Matplotlibの3D画像の場合、次の手順を実行できます- xxを作成します およびyy numpyを使用したデータポイント。 データ（2D）を取得する X、Yを使用する およびZ 。 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。 ax1を追加します サブプロットの配置の一部として図に。 データを画像として表示します。つまり、データを含む2D通常のラスターに表示します。 ax2を追加します サブプロットの配置の一部として図に。 等高線または塗りつ

Matplotlibで95％の信頼区間を視覚化するために、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を作成します およびy データセット。 信頼区間データセットを取得します。 xをプロットします およびy plot（）を使用したデータポイント メソッド。 信頼区間の範囲内で領域を埋めます。 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 import numpy as np plt.rcP

Axesクラスには、ほとんどの図形要素（ Axis、Tick、Line2D、Text、Polygonなど）が含まれています。 、および座標系を設定します。 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。 rcParamsを使用して軸の線幅を設定します 。 現在の図に軸を追加して、現在の軸にします。 軸の棘の色を設定します。 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.

Matplotlibの2つの分布の差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。 aを作成します およびb Numpyを使用したデータセット。 kdeaを入手する およびkdeb 、つまり、ガウスカーネルを使用したカーネル密度推定の表現。 Numpyを使用してグリッドを作成します。 kdea（grid）、kdeb（grid）でグリッドをプロットします およびkdea（grid）-kdeb（grid） 、 plot（）を使用 メソッド。 凡例を左上隅に配置します。

networkx で多部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。 サブセットのサイズと色のリストを作成します。 多層グラフオブジェクトを返すことができる多層グラフのメソッドを定義します。 ノードの色を設定します。 ノードを直線のレイヤーに配置します。 グラフを描くG Matplotlibを使用します。 等しい軸のプロパティを設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import itertools import ma

Matplotlibの図の下部に行タイトルを配置するには、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。 変数を初期化します、 N 、サンプルデータの数を取得します。 xをプロットします およびy scatter（）を使用したデータポイント メソッド。 matplotlibの図の下部に、 y =-0.01を付けてタイトルを設定します 。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib import pyplo

簡単なロリポッププロットを作成するには Matplotlibでは、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。 データフレームを作成します、 df 、2次元、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データ。 sort_values（）を使用して、順序付けられたデータフレームを作成します 。 データフレームインデックスの範囲でリストを作成します。 幹葉図を作成します 、順序付けられたデータフレームを使用します。 xticksを設定します およびラベル xticks（）を使用する メソッド。

ax.loglog（x、y）を使用できます およびset_major_formatter（） 目盛りラベルを計算値に置き換える方法。 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。 X軸とY軸の両方にログスケーリングを使用してプロットを作成します。 主要ティッカーのフォーマッターを設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, tic

関数がPythonで（Matplotlibを使用して）図を返すようにするには、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。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 関数を作成するplot（x、y） 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。 xをプロットします およびy plot（）を使用したデータポイント 方法; figインスタンスを返します。 plot（x、y）を呼び出します メソッドを実行し、Fi

Matplotlibを使用して極座標で矢筒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。 半径、シータ、シータを作成します およびr numpyを使用したデータポイント。 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。 「ax」を追加します サブプロットの配置の一部として図に。 矢印のポリコレクションを作成します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib

Matplotlibのハッチ密度を下げるには、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。 密度を上書きするためにカスタマイズされた水平ハッチクラスを作成します。 水平ハッチクラスを追加します。 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 サブプロットの配置の一部として図に。 データポイントのリストを作成します。 xで棒グラフを作成します およびy hatch =o、color =greenのデータポイント およびedgecolor=red

matplotlibにimshow（）を与えるには カラーバーをラベルにプロットするには、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5×5のデータポイントを作成します。 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。 ScalarMappableのカラーバーを作成します インスタンス、im。 set_label（）を使用してカラーバーラベルを設定します メソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

Matplotlibで同じラベルを表す各マーカーの上にタイトルを設定するには、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。 xを作成します Numpyを使用したデータポイント。 c1、c2、c3の4つの曲線を作成します およびc4 plot（）を使用する メソッド。 同じラベルマーカーが一緒になるように、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 from matplotlib import pyplot as

色を変更してPythonサーフェスプロットにグリッド線を追加するには、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。 x、yを作成します およびh numpyを使用したデータポイント。 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。 図を使用して3D軸オブジェクトを取得します （ステップ3から）。 オレンジ色、エッジカラー、線幅で表面プロットを作成します。 例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from m

matplotlibスタイル名を見つけるには、次の手順を実行できます- ma​​tplotlib.pyplotをpltとしてインポート print（plt.style.library） 例 import matplotlib.pyplot as plt print(plt.style.library) 出力 {'bmh': RcParams({'axes.edgecolor': '#bcbcbc',    'axes.facecolor': '#eeeeee',  

PyCharmを使用しているときにピプロットのインタラクティブなプロットを取得するには、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。 背景のスタイルを設定します。 軸にデータをプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParam

subplot2gridを使用してサブプロット間の間隔を広げるには 、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。 グリッドレイアウトを追加して、サブプロットを図内に配置します。 グリッドのサブプロットパラメータを更新します。 現在の図にサブプロットを追加します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50

Matplotlibで独立したスケーリングを使用して複数の重複するプロットを取得するには、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。 図とサブプロットのセットを作成します。 plot（）を使用してデータポイントのリストをプロットします 別々のY軸とオーバーラップするX軸のメソッド。 X軸を共有するツイン軸を作成します。 plot（）を使用してデータポイントのリストをプロットします 別々のY軸とオーバーラップするX軸のメソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

Matplotlibを使用して一連の画像を表示するには、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。 描画する必要のある画像のリストを作成します。 軸をオフにします。 画像を繰り返し、軸上に再描画します。 抽選のたびに一時停止してください。 例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout&q

matplotlibで塗りつぶされた円弧を描画するには、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。 図とサブプロットのセットを作成します。 r、yoffの2つの変数を初期化します 。 xを作成します およびy Numpyを使用したデータポイント。 xの間の領域を埋めます およびy プロット。 軸アスペクトを設定し、フィギュアキャンバスを描画します。 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 i