Python

matplotlibで表示範囲のサブプロットまたはエラーバーを設定するには、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。 numpyを使用してxおよびy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。 エラーバーが付いた線やマーカーとしてyとx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.figsize"]

SeabornのSwarmプロットの上に重ねられた箱ひげ図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。 Pandasデータフレームを作成します。つまり、2次元で、サイズが変更可能で、異種の可能性がある表形式のデータを作成します。 プロッタ、swarmplotを初期化します。 箱ひげ図をプロットするには、箱ひげ図を使用します （）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 seaborn as sns import matplotlib.pyplot as pl

Pandas / Matplotlibに対してヒストグラ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。 Pandasデータフレームを使用して、潜在的に異種の表形式データを作成します。 データフレームを使用してヒストグラムを作成します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.5

PythonプロットでY軸をラジアンで設定するには、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。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 figure（）メソッドを使用して、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。 サブプロット配置の一部として、図に軸axを追加します。 Y軸の目盛りと目盛りラベルのリストを取得します。 目盛りと目盛りラベルを設定します set_yticks（）を使用する およびset_yticklabels（） メソッド。 図を表示するには、 show（）を

Matplotlibで閉じられたフィギュアを表示するために、新しいCanvas Managerを作成し、前のフィギュアを新しいCanvasフィギュアに保存できます。 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。 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。 プロットがプロットされた現在の図を閉じます。 次に、前のフィギュアを新しいキャンバスフィギュアに保存します。 フィギュアを含む

1つの値を特別に処理するmatplotlibカラーマップを作成するには、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。 カラーマップインスタンスを取得します。名前は「レインボー」です。 。 set_under（red）を使用して、範囲外の低い値の色を設定します メソッド。 numpyを使用してランダムデータとepsを作成します。 図とサブプロットのセットを作成します。 imshow（）を使用して、データを画像として、つまり2D通常のラスターに表示します メソッド。 ScalarMappableインスタンスのカラーバーを作

imshow（）を使用して、matplotlibで非線形Y軸の画像をプロットするには 方法では、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。 現在の図にサブプロットを追加します。 非線形Y軸ティックを設定します。 numpyを使用してランダムなデータポイントを作成します。 データを画像として、つまり2D通常のラスターにデータとともに表示します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcPa

Librosaは、オーディオファイルと音楽ファイルの分析に役立つPythonパッケージです。このパッケージは、音楽検索情報システムの作成にも役立ちます。この記事では、Librosaスペクトログラムプロットを特定のサイズの画像として保存する方法を説明します。 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。 図とサブプロットのセットを作成します。 3つの異なる変数hlを初期化します 、こんにちは 、 wi 、画像のスペクトログラム、高さ、幅に時間ごとのサンプルを保存します。 デモトラックをロードします。 ウィンドウを作

Font Awesomeシンボルをマーカーとして使用するには、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。 シンボルのリストを作成します。プロットする必要があります。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 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。 記号を繰り返し、線を描くときに使用します。 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

MLPCIassifierから（loss_curve_）によって取得された損失値を適切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。 辞書のリストであるパラメータを作成します。 ラベルのリストを作成し、引数をプロットします。 nrows=2およびncols=を使用して、図とサブプロットのセットを作成します アイリスデータセットを読み込んで返します（分類）。 データセットからx_digitsとy_digitsを取得します。 カスタマイズされたdata_set、タプルのリストを取得します。 zipped、ax

matplotlibの単一のX軸目盛りラベルの色を変更するには、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。 サブプロット配置の一部として、図に「〜.axes.Axes」を追加します。 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。 matplotlibでX軸の目盛りラベルの色を設定するには、 tick_params（）を使用できます。 axis =xを使用するメ

ポイントがcontains_pointメソッドよりも速く楕円の内側にあるかどうかを確認するには、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。 図とサブプロットのセットを作成します。 アスペクト比を等しく設定します。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 楕円の中心、高さ、幅、角度を初期化します。 スケールのない楕円を取得します。 軸のパッチに「〜.Patch」を追加します。パッチを返します。 ポイントが楕円の内側にある場合は、色を「赤」に変更し、それ以外の場合は「緑」に変更します。 scatter（）を

最小の平滑化でmatplotlibを使用して線（折れ線）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。 変数Nを初期化して、データポイントの数を取得します。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 pchip（）を使用して、1次元単調3次補間を取得します。 メソッド。 プロット（x、interp（x）） および（x、y） numpyを使用したデータポイント。 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 scipy.in

matplotlibを使用して散布図アニメーションを保存するには、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。 4つの変数、ステップ、ノード、位置、およびソリューションを初期化します。 リストに位置とソリューションの値を追加します。 図とサブプロットのセットを作成します。 マーカーサイズの変数を初期化します。 グリッド線を構成します。 関数を繰り返し呼び出してアニメーションを作成します*アニメーション *、軸をクリアするには、新しい軸サブロットを追加し、軸に散布点をプロットします。 アニメーション化された散布図を.gifとし

X軸の目盛りの頻度を調整するには、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。 サンプルデータポイントの数に対して変数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。 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。 変数freq_xを初期化して、xticksの頻度を調整します。 xticks（）メソッドを使用してxticks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

Seaborn分布プロットの曲線の下の領域を塗りつぶすには、 distplot（）を使用できます。 およびfill_between（） 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。 データポイントのリストを作成します。 観測値の単変量分布をプロットします。 曲線の下の領域を塗りつぶすには、 fill_between（）を使用します メソッド。 自動スケーリングマージン、x=0およびy=0を設定または取得します。 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で3Dパッチコレクショ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。 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。 現在の軸を取得し、投影を3dに設定します。 [x、 y、 z]リストを反復処理し、 pathpatch_2d_to_3d（）を使用してサークルパッチを設定します PathPatchをPathPatch3Dオブジェクトに変換するメソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot

Y軸の目盛り頻度を調整するには、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。 サンプルデータポイントの数に対して変数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。 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。 変数freq_yを初期化して、yticksの頻度を調整します。 yticks（）メソッドを使用してyticks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

Pythonでmatplotlib2.0axオブジェクトに黒い境界線を追加するには、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。 軸のエッジカラーを黒に設定します。 軸の線幅を2.50に設定します。 変数Nを初期化して、サンプルデータの数を取得します。 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 import matplotlib.pyplot as plt impor

pyrplot.arrowを使用するには またはpatches.Arrow（） 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。 x_tail、y_tail、x_head、y_headの4つの変数を初期化します。 図とサブプロットのセットを作成します。 派手な矢印インスタンスを取得します。 add_patch（）を使用してアーティストを追加します（ステップ4） 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