Python

CondaでMatplotlibパッケージをインストールするには、次のいずれかを実行します- conda install -c conda-forge matplotlib-base conda install -c conda-forge/label/testing matplotlib-base conda install -c conda-forge/label/testing/gcc7 matplotlib-base conda install -c conda-forge/label/cf202003 matplotlib-base conda install -c conda-fo

グループ内のパンダで複数のバープロットを描画するときにバー間のスペースを変更するには、 plot（）で線幅を使用できます。 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。 2列の辞書を作成します。 2次元で、サイズが変更可能で、潜在的に異種の表形式データを作成します。 plot（）を使用してデータフレームをプロットします メソッド、線幅 バー間のスペースを変更します。 プロット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 pandas as pd from matplotl

ファクタープロットで線幅とマーカーサイズを個別に変更するには、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。 オンラインリポジトリからサンプルデータセットを読み込みます。 factorplot（）を使用します スケールのメソッド マーカーのサイズを変更します。 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.figsize"] =

マウスのキーが押されるまでpylabフィギュアを一時停止するには、 button_press_eventを使用できます。 重要なイベント。 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。 TkAggを設定します 背景。 インタラクティブ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。 変数を作成します。pause=False。 button_press_eventのときはいつでも 、図を一時停止します。 関数をイベントにバインドします。 データを作成 x およびy numpyを使用したデー

Matplotlibのimshow（）に凡例を追加するには、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。 numpyを使用してランダムデータを作成します。 カラーマップを初期化します。 サンプルデータから一意のデータポイントを取得します、ステップ2。 凡例に配置するために、各色を異なるラベルと色でプロットします。 ボックス内の右上隅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 plt,

Matplotlibを使用してイベントを時間どおり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 イベントが発生する可能性のあるデータポイントのリストを作成します。 y、xmin、xmaxで水平線をプロットします。 指定された位置に同一の平行線をプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] pl

pyplot関数をfigureインスタンスにアタッチするには、 figure（）を使用できます。 メソッドとそれに軸を追加します。 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。 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。 set_title（）を使用してこの軸にタイトルを設定します メソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.py

Matplotlibのpylab/pyplotバックエンドがインラインで実行されていることを確認するには、 get_backend（）を使用できます。 メソッド。メソッドは現在のバックエンドの名前を返します。 例 import matplotlib inline = matplotlib.get_backend() print("Backend: ", inline) 出力 Backend: Qt5Agg

Seaborn pairplot（）の図のタイトルを表示するには 、 pp.fig.suptitle（）を使用できます 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。 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。 データセットにペアワイズ関係をプロットします。 中央に配置されたタイトルを図に追加します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import seaborn as sns import pandas as pd

collections.Counter を使用してヒストグラムをプロットするには、 bar（）を使用できます 方法。 bar（）内 メソッドでは、 collections.counter（）を使用できます 各要素の頻度を取得します。要素とその頻度を高さとして入力します。 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。 データポイントのリストを作成します。 辞書を入手、 d 、 collections.Counter（）を使用します。 d.keys（）を使用して棒グラフを作成します およびd.values（）。 図を表示するには、

開いているすべてのMatplotlibフィギュアを一度に1つのファイルに保存するには、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。 新しいフィギュアを作成する（fig1） または、 figure（）を使用して既存のフィギュアをアクティブにします メソッド。 plot（）を使用して最初の行をプロットします メソッド。 新しいフィギュアを作成する（fig2） または、 figure（）を使用して既存のフィギュアをアクティブにします メソッド。 plot（）を使用して2行目をプロットします メソッド。 変数、ファイル名を初期化

Matplotlibで可変長データを使用して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。 データポイントのリストを作成します。 boxplot（）を使用して箱ひげ図を作成します メソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autol

pyplotを使用してステップ曲線の下の領域を埋めるには、次の手順を実行できます 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。 ランダムなデータポイントを作成します、 x 、 y1 およびy2 、numpyを使用します。 曲線の下の領域を埋めるには、 xを入力します およびy ste =pre、 fill_between（）を使用する メソッド。 プロット（x、y1） および（x、y2） plot（）を使用した行 drawstyle =stepsを使用したメソッド メソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド

Matplotlibで行を非表示にするには、 line.remove（）を使用できます。 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、y1を作成します およびy2 numpyを使用したデータポイント。 線を引く、つまり line1 およびline2、 plot（）を使用する メソッド。 行を非表示にするには、 line.remove（）を使用します メソッド。 図の右上の場所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 p

Matplotlibを使用して対数スケールでマイナーティックラベルを表示するには、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 gca（）を使用して現在の軸を取得します メソッド。 yscaleを設定します 名前によるログクラス付き。 ick_params（）を使用して、目盛りと目盛りラベルの外観を変更します メソッド。 目盛りをフォーマットするには、フォーマット文

Matplotlibで2つの線分の交点を見つけ、その点を水平線と垂直線に通すには、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。 勾配を使用して2本の線を作成します（m1、m2） （c1およびc2）をインターセプトします 。勾配と切片の値を初期化します。 xを作成します numpyを使用したデータポイント。 x、m1、m2、c2をプロット およびc1 plot（）を使用したデータポイント メソッド。 切片と勾配値を使用して、交点を見つけます。 水平線と垂直線を点線でプロットします。 プロットxi およびyi プロット上の

極軸に正弦曲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。 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を取得する 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。 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

1つのiPythonノートブックで同じMatplotlibの図を数回表示するには、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。 図とサブプロットのセットを作成します。 その軸にデータポイントをプロットします。 現在の図を再度表示するには、 fig.show（）を使用します メソッド。 例 In [1]: %matplotlib auto Using matplotlib backend: Qt5Agg In [2]: import matplotlib.pyplot as plt In [3]: plt.rcParams

Matplotlib PythonでPandasデータフレームの領域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。 グラフプロット間の領域を返します。 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 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcP

Pythonは、ファイル、オブジェクトを処理し、さまざまなアプリケーションを作成することができます。 Pythonの拡張機能とパッケージを使用して、フル機能のアプリケーションを構築および開発できます。 システム内のファイルを制御したいとします。次に、Pythonは、オペレーティングシステム内のファイルと対話できるようにするシステム対応機能を備えたOSモジュールを提供します。 PythonのOSモジュールを使用して、フォルダから複数のテキストファイルを読み取る方法を見てみましょう。 ノートブックにOSモジュールをインポートします。 システム内でテキストファイルが配置されるパスを定