Python

matplotlibを使用してスカラー2Dデータを視覚化するには、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。 データサンプルの変数Nを初期化します。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 座標ベクトルから座標行列を取得します。 numpyを使用してzデータポイントを取得します。 不規則な長方形のグリッドを使用して疑似カラー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 numpy as np from matplotlib import pyplot

Matplotlibの累積分布関数の対数プロットを表示するには、次の手順を実行します。 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。 サンプルデータの数の変数Nを初期化します。 numpyを使用してデータX2とF2を作成します。 plot（）を使用してX2とF2をプロットします メソッド。 xとyのスケールを対数にします。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure

matplotlib imshow（）のマトリックスにマスクを適用するには 、 np.ma.masked_where（）を使用できます 下限と上限のある方法。 ステップ 入力行列をマスクするために、2つの変数lとuを初期化します。 5×5次元のランダムデータを作成します。 入力行列をマスクします。l値の下限とuの上限です。 nrows=1およびncols=で図とサブプロットのセットを作成します データを画像として表示します。つまり、2Dの通常のラスターで、軸0とに表示します。 軸のタイトルを0とに設定します 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import n

2つのmatplotlibimshow（）プロットを同じカラーマップスケールに設定するには、次のようにします 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d1およびd2マトリックスを作成します。 結果の行列を取得して、最大値と最小値を取得します。 最小値と最大値にはaminメソッドとamaxメソッドを使用します。 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「〜.axes.Axes」を図に追加します。 nrows =1、ncols =2 インデックス1 ims

Matplotlibアニメーションを使用してX軸の値を更新するには、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。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 軸（ax）にプロット法を使用してxおよびyデータポイントをプロットします。 フレームごとにX軸の値を設定する関数animateを繰り返し呼び出して、アニメー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 matplotlib.pylab as plt import

matplotlib / netwokxでノードのカラーマップを描画するには、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。 周期的に接続されたノードの閉路グラフ$C_n$を返します。 ノードを円上に配置します。 Matplotlibを使用してグラフG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 import networkx as nx plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.

matplotlibの図をPIL画像オブジェクトに変換するには、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。 plot（）を使用してリストをプロットします メソッド。 メモリ内バッファを初期化します。 バッファリングされた画像を保存します。 PIL画像を使用して画像オブジェクトを取得します。 現在の画像を表示します。 メモリ内のI/Oバッファを閉じます。 例 import io from PIL import Image import matplotl

D3.jsからアニメーションGIFファイルを作成するには アニメーションの場合、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。 現在の図に軸を追加して、現在の軸にします。 空のリストを含む行をプロットします。 行を初期化するには、空のリストを渡します。 正弦曲線をアニメーション化するには、正弦曲線の値を更新して、ラインインスタンスを返します。 PillowWriter（）を使用して映画の脚本家のインスタンスを取得します クラス。 PillowWrite

Matplotlibの曲線にカーソルを追加するには、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。 tを作成します およびs 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。 カーソルクラスインスタンスを取得して、プロット上のカーソルポイントを更新します。 mouse_eventで、マウスの現在の位置のxおよびyデータを取得します。 xおよびyデータポイントのインデックスを取得します。 xとyの位置を設定します。 テキストの位置を設定し、aggバッファとマウスイベントを再描画します。 プロット

Matplotlibの長方形のエッジを指定された幅の外側に設定するには、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。 サブプロットの配置の一部として、図に斧を追加します。 変数line_widthを初期化して、指定された幅の外側に長方形を設定します。長方形の中心、幅、高さには変数xy、w、hを使用します。 xyアンカーポイントとその高さと幅を持つ長方形のインスタンスを取得します。 オフセットトランスフォームボックスインスタンスを取得します。 アーティストパッ

例を見て、imshow（）がM×N×4入力でアルファチャネルを処理する方法を見てみましょう。 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。 1で埋められた、指定された形状とタイプの新しい配列を返します。 アルファチャネルを処理します。 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 matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"]

2つの既存のmatplotlibプロットを1つのプロットにマージするには、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、y1、y2データポイントを作成します。 plot（）を使用して（x、y1）と（x、y2）の点をプロットします メソッド。 現在の軸のxyデータポイントを取得します。 argsort（）を使用します 配列を並べ替えるインデックスを返します。 各プロットのxおよびyデータポイントを追加します。 XとYのデータポイントを2番目のインデックスサブプロットにプロットします。 図を表示す

PythonでMatplotlibに外縁の輪郭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xおよびyデータポイントを作成します。 線幅を10と5に設定してxとyのデータポイントをプロットし、輪郭のエッジを表示します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.5

Matplotlibの3D散布図で透明度をオフにするには、depthshadeを使用して散布マーカーに陰影を付け、奥行きのある外観を与えることができます。 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。 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。 サブプロットの配置の一部として、図に斧を追加します。 numpyを使用してランダムなデータポイントx、y、zを作成します。 scatterメソッドを使用して、depthshade =Falseの3D軸にx、y、zデータポイントをプロットします。 図を表示するには、 sho

Seabornヒートマップまたは相関行列をアニメーション化するには、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。 ディメンションタプルを作成します。 Seabornヒートマップを作成します。 init（）を作成します 最初のヒートマップの方法。 FuncAnimation（）を使用します ランダムなデータセットを作成し、ヒートマップを作成する関数animateを繰り返し呼び出して、アニメーションを作成するクラス。 図を表示するには、 show（）を使

MacでPythonを使用してplt.show（）を最大化するには、full_screen_toggle（）を使用できます。 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。 現在の図にサブプロットを追加します。 入力リストを使用して円グラフを作成します。 現在のフィギュアのフィギュアマネージャーを入手してください。 full_screen_toggle（）を使用します フルスクリーンのポップアップウィンドウを作成します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as

Pythonで正方形の画像を256の大きなピクセルにピクセル化するには、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。 指定された画像ファイルを開いて識別します。 画像サンプルのサイズを変更します。 結果の画像を作成してサイズを変更します。 結果の図を保存します。 例 from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams[&q

Matplotlibの最初のX軸の下部に2番目のX軸を追加するには、次のようにします 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。 gca（）を使用して現在の軸（ax1）を取得します メソッド。 Y軸を共有する双子軸（ax2）を作成します。 軸にX軸の目盛りを設定 X軸ラベルを軸1に設定して 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, 3.50] plt

misc.imreadを使用して画像を赤、緑、青のチャンネルにスライスするには、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。 ファイルから配列に画像を読み込みます。 カラーマップとタイトルのリストを作成します。 図とサブプロットのセットを作成します。 軸、画像、タイトル、カラーマップを圧縮します。 圧縮されたオブジェクトを反復処理し、各チャンネル画像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 メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams

Pylab（Pyplot）散布図のさまざまなポイントにさまざまなマーカーを使用するには、次の手順を使用できます- 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。 サンプルデータの数の変数Nを初期化します。 xおよびyのランダムデータポイントを作成します。 マーカーのリストを作成します。 x、y、マーカーを圧縮します。 ジッパーオブジェクトを反復処理し、さまざまなマーカーで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 from matplotlib import p