Python

Matplotlibで独自のLaTeXプリアンブルを作成するには、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を作成します およびy numpyを使用したランダムなデータポイント。 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 方法。ラベルにはLaTexフォーマットを使用します。label=$ y =e ^ {x} $ legend（）を使用して図に凡例を配置します 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

Matplotlibのズームされたインセットで異なるXスケールとYスケールを表示するには、 inset_axes（）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を作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 現在の図にサブプロットを追加します。 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。 指定された幅と高さのはめ込み軸を作成します。 別のxを設定します およびy スケール。 はめ込み軸で表される領域の位置を示すボックスを描画します。 図を表示するには

Matplotlibで透かし画像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。 get_sample_data（）を使用してサンプルデータファイルを返します メソッド。 図とサブプロットのセットを作成します。 plot（）を使用してデータポイントをプロットします メソッド、 alpha =0.7 とマーカーの顔の色mfc=orange。 リサンプリングされていない画像を図に追加します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np impor

Pythonで信頼区間を表示して時系列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。 時系列配列を取得します。 変数を初期化します、 n_steps、 平均と標準偏差を取得します。 信頼区間の上下の線を取得します。 plot（）を使用して平均線をプロットします メソッド。 fill_between（）を使用します 信頼区間を取得する方法。 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 pandas as pd import ma

Matplotlib棒グラフのエラー線の太さを増やすには、 err_kw =dict（）を使用できます。 それらのプロパティで。 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。 バーの詳細の辞書を作成します。 図とサブプロットのセットを作成します。 bar（）を使用する yerrで棒グラフを作成する方法 およびerr_kw 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"] =

PythonのMatplotlibで現在の数字を取得するには、 plt.gcf（）。number。を使用できます。 ステップ figure（count）の使用 メソッドでは、カウントで多数の数字を作成できます またはウィンドウ名。 数字の数を取得するには、 plt.gcf（）。numberを使用します。 例 from matplotlib import pyplot as plt fig = plt.figure(3) print("Number of figures: ", plt.gcf().number) 出力 Number of figures: 3

Matplotlibプロットを前後（左右のキー）にスクロールするには、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。 curr_posを作成します およびy numpyを使用します。 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。 関数をイベントにバインドします。つまり、key_press_event。 〜.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。 curr_posをプロットします およびy plot（）を使用したデータポイ

mpl.rcParamsを使用してMatplotlibに.ttfファイルをロードするには 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。 .ttfのパスを初期化します ファイル。 フォントを保存および操作するためのクラスのインスタンスを取得します プロパティ。 フォントのプロパティに最も一致するフォントの名前でフォントファミリを設定します。 図とサブプロットのセットを作成します。 図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 from matplotlib import pypl

Matplotlibで散布図からデータ座標に変換するには、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。 x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。 Xを使用して散布図を作成します およびs 、 cmap と色の情報。 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

PythonでMFCC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。 WAVファイルを開いて読み取ります。 オーディオ信号からMFCC機能を計算します。 図とサブプロットのセットを作成します。 配列の2つの軸を交換します 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 from python_speech_features import mfcc import scipy.io.wavfile as wav import matpl

Matplotlib円グラフの実際の値またはカスタム値を表示するには、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。 ラベル、分数、爆発位置のリストを作成する 分数の合計を取得してパーセンテージを計算します ラベル、フラックを使用して円グラフを作成します および爆発 autopct =lambda p：。 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"] = [

「図を保存」のデフォルトパスを変更するには、 rcParams [savefig.directory]を使用できます。 ディレクトリパスを設定します。 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を使用してランダムデータを作成します。 imshow（）を使用します 方法。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。 plt.savefig（）を使用して図を保存します メソッド。 例 import os import numpy as np from matplotlib import pyplot as

Matplotlibのタイムゾーンで時間を処理するには、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。 タイムゾーンで時間を処理するには、 pytzを使用します オルソンtzをもたらすライブラリ データベースをPythonに変換します。このライブラリを使用すると、正確でクロスプラットフォームのタイムゾーン計算が可能になります。 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。 図を表示するには、

Matplotlibですでにプロットされている線のラベルを設定するには、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。 入力リストを使用して線をプロットします。 作成した行のラベルを設定します。 プロットの「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 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["f

Matplotlibでバーコードを作成するには、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。 2進数、つまり0と1のリストを作成します。 dpi =100 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 図に軸を追加します。 軸をオフにします。 imshow（）を使用します 手順2のデータをプロットする方法。 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 np plt.

Pythonでdefで定義された関数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。 def、を使用してユーザー定義関数を作成します つまり、 f（x）。 xを作成します 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f（x） plot（）を使用する 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 numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["f

コンソールにpyplot画像を表示するには、 pyplot.show（）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。 5☓5次元のランダムデータを作成します。 imshow（）を使用する メソッド、データ。 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 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize

Seaborn FacetGridを使用してデータフレームからエラーバーをプロットするには、次の手順を使用できます- 2次元、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データを取得します。 条件付き関係をプロットするためのマルチプロットグリッド。 プロット関数を各ファセットのデータのサブセットに適用します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt df = pd.DataFrame({'col1':

作成後にMatplotlib凡例を変更するには、作成された凡例を変更する複数のメソッドがあります。 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。 plot（）を使用して線をプロットします 2つのリストと1つのラベルを持つメソッド。 legend（）を使用する プロットの上に凡例を配置する方法。 matplotlibの凡例を変更するには、 set_title（）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 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcPara

Matplotlibでプロットを再利用するには、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。 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。 いくつかの入力リストを含む線をプロットします。 プロットを再利用するには、 yを更新します データと線幅 プロットの 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&