Python

PythonのMatplotlibを使用して画像を再描画するには、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。 gca（）メソッドを使用して現在の軸を取得します。 現在の数値を表示します。 20の範囲で反復し、プロットを再描画します。 plot（）を使用します ランダムなデータポイントをプロットする方法。 図を再描画して、しばらく一時停止します。 図ウィンドウを閉じます。 例 import numpy as np from matplotlib i

Matplotlibの軸上の単一ユニットの長さを取得するには、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を作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 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。 〜.axes.Axesを追加します サブプロットの配置の一部として図に。 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。 単一の単位長を取得するには、 transDataを使用します 変換します。 水平方

Matplotlibを使用してパンダの日付のカーネル密度プロット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。 パンダの日付列をフォーマットします。 パンダの日付をカーネル密度推定クラスとして名前でプロットします。 xtickを設定します set_xticklabels（）を使用したラベル 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 import numpy as np import dat

Pythonでスクリプトを実行しているときに図を操作するには、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。 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。 現在の軸、軸、を取得します 現在の数値を表示します。 plt.pause（）を使用してスクリプトを操作します 方法、最終プロットの前。 plot（）を使用して線をプロットします 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 numpy as np from m

Matplotlibを使用してPySparkSQLをプロットするには 結果、 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。 Spark機能のメインエントリポイントであるインスタンスを取得します。 Hiveに保存されているデータと統合するSparkSQLのバリアントのインスタンスを取得します。 レコードのリストをタプルとして作成します。 ローカルのPythonコレクションを配布してRDDを形成します。 リストレコードをDBスキーマとしてマッピングします。 スキーマインスタンスを取得して、my_tableにエントリを作成します。

Matplotlibで発散する積み上げ棒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。 変数を初期化しますN インデックスの数を取得します。 menMeans、womenMeans、menStdを取得 およびwomenStdタプル。 幅を初期化します バーの。 図とサブプロットのセットを作成します。 発散バーを取得するには、正と負の値のデータを配置して発散バーを作成します。 軸を横切る水平線を追加します。 Ylabel、title、ticks、ticklabels、を設定します および凡例。 図

NetworkXを使用して湾曲したエッジを作成するには Python3では、 connectionstyle =arc3、rad=0.4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。 エッジ、名前、グラフの属性を使用してグラフを初期化します。 作成したグラフにノードを追加します。 あるノードから別のノードにエッジを追加します。 グラフを描くG Matplotlibを使用し、 connectionstyle =arc3、rad=0.4を使用します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import

Pythonで配列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つのアレイを作成します。x およびy 、numpyを使用します。 title（）を使用して曲線のタイトルを設定します メソッド。 xをプロットします およびy 赤色のデータポイント。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] =

Pythonでプロットに点の座標を表示するには、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。 xのリストを作成します およびy データポイント。 xをプロットします およびy 赤い色とスター付きのマーカーが付いたデータポイント いくつかの軸プロパティを設定します。 xを繰り返します およびy プロットに座標を表示します。 例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rc

Pythonでカラーバーの向きを水平にするために、 orientation =horizo​​ntalを使用できます。 議論の中で。 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。 ランダムなxを作成します 、 y およびz 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。 scatter（）を使用する xをプロットする方法 、 y およびz データポイント。 ScalarMappableのカラーバーを作成します たとえば、水平方向です。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例

xkcdを取得するには フォントが機能している場合は、 plt.xkcd（）を使用できます スケッチスタイルの描画モードをオンにします。 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。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 plt.xkcd（）を使用する スケッチスタイルの描画モードをオンにします。 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軸を追加します。 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。 プロット

複数のmatplotlib軸のサブプロットを1つの図に結合するには、 subplots（）を使用できます。 nrow=2を使用するメソッド。 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。 xを作成します 、 y1 およびy2 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。 x、をプロットします y1 およびy2 plot（）を使用したデータポイント 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 numpy as np from matplotlib

Matplotlibで3Dplot_surfaceをアニメーション化するには、次の手順を実行できます- メッシュグリッドの数の変数を初期化します（N） 、1秒あたりの頻度（fps） 関数を呼び出すには、フレーム番号を（frn） 。 xを作成します 、 y およびz 曲線の配列。 z配列を作成する関数を作成します ラムダ関数を使用します。 関数をアニメーションクラスに渡す 、前のプロットを削除するユーザー定義関数を作成し、 xを使用してサーフェスをプロットします 、 y およびz-array。 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。 subplots

Jupyterノートブックの特定のフィギュアの操作をプログラムで停止するには、 plt.off（）を使用できます。 その後のやり取りを停止します。 次のコマンドを順番に実行します- ％matplotlib auto matplotlib.pyplotをpltとしてインポート plt.rcParams [figure.figsize] =[7.50、3.50] plt.rcParams [figure.autolayout] =True 図とサブプロットのセットを作成します。 軸上に線をプロットします（手順5から）。 インタラクションをオフにします。 図を表示するには、 show（

semilogxを作成するには およびセミロジー プロット、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。 散乱とプロットx およびy データポイント。 X軸に対数目盛を使用してプロットを作成します。 Y軸にログスケーリングを使用して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 plt plt.rcParams["figure.figsize"

Matplotlibでヒステリシスしきい値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。 ポンペイからギリシャのコイン、ギリシャのコインをいくつかロードします。 検索、高 、低 、およびエッジ sobelを使用した画像の フィルタ。 「画像」にヒステリシスしきい値を適用します。 imshow（）を使用して、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 メソッド。 元の画像とヒステリシスしきい値のある画像のタイトルを設定します。 図を表示するには、 s

Python Matplotlibに第3レベルのティックを追加するには、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。 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。 プロットt およびs plot（）を使用する メソッド。 Y軸を共有するツイン軸を作成します。 プロットt およびs plot（）を使用する メソッド、軸1。 X軸の目盛りの位置を設定します。 専攻を作成 、未成年者 ダニの値の第3レベル（3分の1） 。 メジャーを設定します およびマイナー メジャー

Pyplotの最大値に注釈を付けるには、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。 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。 xのリストを作成します およびy データポイント。 xをプロットします およびy numpyを使用したデータポイント。 Y配列の最大値とその最大値に対応する位置を見つけます 配列内の要素 そのポイントにローカル最大値で注釈を付けます。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np import matplotl

xgboost.plot_importanceのプロットのサイズを変更するには 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。 csvからデータを読み込みます ファイル。 xを取得する およびy ロードされたデータセットからのデータ。 xgboost.XGBCClassifier.feature_importances_モデルを入手する インスタンス。 xに適合 およびy モデルへのデータ。 モデルを印刷します。 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 from num

Matplotlibの円グラフでautopctテキストの色を白に変更するには、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。 時間のリストを作成 アクティビティ および色 円グラフをプロットします。 。Textのリストを作成します 円グラフを作成する際の数値ラベルのインスタンス。 定型句を繰り返し、定型句の色を白に設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize&quo