Python

異なるビンで解釈されたヒストグラムのビン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。 ヒストグラムにプロットするデータのリストを作成します。 現在の図にサブプロットを追加します。nrows=1、ncols =3 およびindex=1 。 データを使用してヒストグラムをプロットします。ビン は数字です。 現在の図にサブプロットを追加します。nrows=1、ncols =3 およびindex=2 。 データを使用してヒストグラムをプロットします。ビン は配列です。

Matplotlibで箱ひげ図を作成するには、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。 xticksのリストを作成します 。 xticksを使用して箱ひげ図をプロットします データ。 xticksを設定します およびxtickラベル 45°回転します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.f

Python Matplotlibの条件に基づいて色とりどりの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。 yを作成します numpyを使用したデータポイント。 lを作成します およびu 色を区別するためのデータポイント。 uをプロットします およびl plot（）を使用したデータポイント 異なる色の方法。 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 import numpy as n

matplotlibのプロットからすべての凡例を取得するには、 get_children（）を使用できます。 軸のすべてのプロパティを取得し、すべてのプロパティを反復するメソッド。アイテムが凡例のインスタンスである場合は、凡例のテキストを取得します。 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。 numpyを使用してx個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。 sin（x）をプロットします およびcos（x） plot（）を使用する ラベルと色が異なる方法。 軸の子を取得し、凡例の

hist（） メソッドはn、binsを返します およびパッチ matplotlibで。 パッチ 複数の入力データセットがある場合、そのようなコンテナのヒストグラムまたはリストを作成するために使用される個々のアーティストのコンテナです。 ビン 範囲内の等幅ビンの数を定義します。 それがどのように機能するかを理解するために例を見てみましょう。 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。 numpyを使用してランダムなデータポイントを作成します。 100個のビンで履歴プロットを作成します。 アーティストオブジェクトにプロパ

ma​​tplotlib.animationのffmpegを有効にするには 、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。 ffmpegを設定します ディレクトリ。 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。 既存の軸に基づいて仕切りをプロットします。 プロットするランダムデータを作成して、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。 Scala

matplotlibテーブルの列の背景色を設定するには、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。 列のタプルを作成します 属性。 リストのリストを作成します つまり、レコードのリストです。 リストのリストを作成します つまり、各セルの色です。 図とサブプロットのセットを作成します。 軸にテーブルを追加します。ax 。 軸をオフにします。 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.r

円形のmatplotlib.pyplot.contourf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。 x、y、a、bを作成します およびc Numpyを使用したデータポイント。 図とサブプロットのセットを作成します。 contourf（）を使用して等高線図を作成します メソッド。 アスペクト比を設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

matplotlibを使用して2つのヒストグラムを並べてプロットするには、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。 df1の2つのデータフレームを作成します およびdf2 、2次元、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データ。 図とサブプロットのセットを作成します。 DataFrameのdf1のヒストグラムを作成します およびdf2 。 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 pa

MatplotlibでMatLabのsurf（x、y、z、c）と同じ効果を得る方法を例に取ってみましょう。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。 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。 r、u、v、x、yを作成します およびz Numpyを使用したデータポイント。 表面プロットを作成します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as

Seabornを使用してPythonで3列のヒートマップ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。 データフレームdf、を作成します 3列あり。 長方形のデータを色分けされた行列としてプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[&qu

matplotlibをインポートすると、そのすべてのライブラリがインポートされますが、 matplotlib.pyplotはインポートされます。 ピプロットのプロパティのみをインポートします。 ステップ matplotlib.pyplotをインポートします pltとして 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。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 i

Matplotlibの凡例行にタイトルを追加するには、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。 yを作成します numpyを使用したデータポイント。 マーカーのリストを作成する およびラベル 。 図とサブプロットのセットを作成します。 plot（）を使用して線をプロットします 異なるラベルとマーカーを使用したメソッド。 プロットの半分のプロットハンドラーを取得します。 凡例のラベルを取得します。 凡例をプロットに配置します。 図を表示するには、 show（）を使用しま

棒グラフの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。 バープロットのデータ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 ソートされたデータを使用したメソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figur

matplotlibでパッチ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。 長方形パッチの中心を初期化します。 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。 「ax」を追加します サブプロットの配置の一部として図に。 「長方形」を追加します 軸のパッチに; パッチを返す 。 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 matplotlib.pyplot as plt import ma

Matplotlibの等高線図で特定のレベルをマークするには、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z Numpyを使用したデータポイント。 contour（）を使用します 等高線図を作成する方法。 等高線図にラベルを付けます。 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 import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize

Matplotlibでマイナーティックラベルを表示しながらメジャーティックラベルを非表示にするには、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。 xをプロットします およびy データポイント。 setp（）を使用して、アーティストオブジェクトにプロパティを設定します メソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy

Matplotlibで軸の単位長を設定するには、 xlimを使用できます。 またはylim 軸の倍率、つまり単位長さの時間で。 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。 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。 xを取得する およびy 軸、限界範囲。 xlimを使用する およびylim 単位長さのスケールを設定する方法。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 impo

Matplotlibの軸ティックの小数点以下の桁を削除するには、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。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 図とサブプロットのセットを作成します。 xtickラベルを設定するには 数字のみで、 x.astype（int）を使用できます 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 import numpy as np plt.rcPar

Matplotlib 2D等高線プロットを使用して等高線を追加するには、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。 e関数を作成するf（x、y） zを取得するには xからのデータポイント およびy 。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 Numpyを使用してレベルのリストを作成します。 contour（）を使用して等高線図を作成します メソッド。 等高線図にラベルを付け、プロットの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