Python

Matplotlibプロットのデフォルトの背景色を変更するには、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。 現在の軸を取得します。 nrows =1、ncols =2 を使用して、現在の図にサブプロットを追加します およびインデックス=1。 ランダムなxをプロットします およびy plots（）を使用したデータポイント メソッド。 サブプロットのタイトルを設定します。 nrows =1、ncols =2 を使用して、現在の図にサブプロットを追加します およびindex=2。 現在の軸を取得します。 カ

Matplotlibを使用して半黒と半白の円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。 theta1を初期化します およびtheta2 theta1からtheta2に、またはその逆にエッジを描画します。 現在の軸にウェッジインスタンスを追加します。 軸の制限を変更して、等しいスケーリングを設定します。 xを設定します およびy スケール。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as

Pandas関数からmatplotlib.figure.Figureオブジェクトを返すには、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、dfを作成します。 barh（）を使用して水平棒グラフを作成します メソッド。 現在のFigureインスタンスを取得します。 右下の位置の軸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 import pandas as pd plt.rcPa

matplotlibのforループでアニメーション化する複数のプロットを定義するには、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。 現在の図に軸を追加して、現在の軸にします。 2つの変数Nを初期化します およびx 、numpyを使用します。 線と棒のパッチのリストを取得します。 for で線と長方形（バーパッチ）をアニメーション化します ループ。 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*func * 。 図

PythonとMatplotlibを使用して行の終わり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。 変数、行を初期化します 、行数データを取得します。 長方形の表形式のデータでPandasデータフレームを取得します。 cumsum（累積合計）を計算します データフレームの。 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。 行を繰り返す および名前 行の終わりに注釈を付けます。 annotate（）を使用する 列の名前、xy座標、線の色、サイズなどを使用したメソッド 図に凡例を配

Matplotlibのすべてのテキストのデフォルトのフォント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。 rcParams [text.color]の使用 、デフォルトのテキストの色を取得できます。 rcParams を更新した後、テキストの色とラベルの色を更新できます dict プロットのタイトルとラベルを設定します。 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["figur

Seabornで色相パラメータを使用してジョイントプロットをプロットするには、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。 xを作成します numpyを使用したデータポイント。 いくつかの曲線データを使用して辞書を作成します。 表形式のデータ用のデータフレームを作成します。 joinplot（）を使用してジョイントプロットを作成します 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 import pandas

1つの図に10を超えるサブプロットを作成するには、 subplots（）を使用できます。 いくつかの行と列を持つメソッド。 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。 行を初期化します カウントと列 カウントします。 行☓列を使用して図とサブプロットのセットを作成します サブプロット。 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

Matplotlib円グラフ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。 ラベル、色、のリストを作成します およびサイズ。 pie（）を使用する 色とサイズのパッチとテキストを取得する方法。 パッチとラベルを使用してプロットに凡例を配置します。 軸の制限を変更して、等しいスケーリングを設定します（つまり、円を円形にします）。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["fig

Matplotlibプロットの日時ティックラベルの頻度を変更するために、データフレームを作成し、それらを特定の日付範囲でプロットすることができます 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。 異種の可能性のある表形式のデータを作成するには、Pandasデータフレームを使用します。 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。 X軸の主ロケーター、つまりティックを設定します。 X軸メジャーフォーマッター、つまり目盛りラベルを設定します。 autofmt_xdate（）を使用します 。日付の目盛りラベルは重な

角度スペクトル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。 ランダムシード値を取得します。 dtを初期化します サンプリング間隔については、サンプリング周波数を見つけます。 tのランダムなデータポイントを作成します。 ノイズを生成するには、 nse、r、cnseを取得します およびs、 numpyを使用します。 subplots（）を使用して、図とサブプロットのセットを作成します メソッド。 プロットのタイトルを設定します。 角度スペクトルをプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用

Matplotlibでループする矢印を作成するには、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。 matplotlibで矢印ループを作成するには、 make_loop（）を使用できます。 メソッド。 center、radius、theta1、theta2でウェッジインスタンスを作成します と幅。 矢印をループの上部に配置するには、PathCollectionを使用します。 現在の軸にパッチコレクションを追加します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib impo

Matplotlibでカラーバーの幅を狭くするには、縮小を使用できます。 colorbar（）で 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。 numpyを使用してランダムデータを作成します。 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。 ScalarMappableインスタンスのカラーバーを作成します。im。 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.rc

サブプロットとArtistAnimationでMatplotlibを使用して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。 図とサブプロットのセットを作成します。 ユーザー定義関数を作成します。初期化 、明確なフレームを描画します。 FuncAnimationを使用する 関数*func*を繰り返し呼び出してアニメーションを作成します。 アニメーションを定義する FuncArtistのデータポイントを更新する関数 クラス。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 impor

matplotlib savefig（）でサポートされているファイル形式のリストを取得するには 関数の場合、 get_supported_filetypes（）を使用できます。 ステップ 最初に現在の数値を取得します。 フィギュアを含むキャンバスを設定します。 get_supported_filetypes（）を使用します メソッド。 ファイルタイプの項目を反復処理します。 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 fs = plt.gcf().canvas.get_supported_

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。 col1を使用してデータフレームを作成します 列。 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。 map_dataframe（）を使用します 。このメソッドは、長い形式のDataFrameを「データ」として受け入れる関数を使用してプロットするのに適しています。 キーワード引数を指定し、文字列変数名を使用してそのDataFrame内のデータにアクセスします。 plot（）に凡例を追加します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import pa

非正方形のSeabornジョイントプロットまたはジョイントグリッドをプロットするには、 set_figwidth（）を使用できます。 およびset_figheight（） 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。 2列のデータフレームを作成します。 jointplot（）を使用します ジョイントプロットをプロットする方法。 非正方形にするために、図形の幅と高さを設定できます。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import s

Matplotlib-vennでフォントサイズを変更するには、 set_fontsize（）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。 ベン図用に3つのセットを作成します。 3セットの面積加重ベン図をプロットします。 set_labelsを設定するには およびsubset_labels fontsize、 set_fontsize（）を使用できます 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 from

Matplotlibで目盛りラベルと軸ラベルの間隔を変更するには、 labelpadを使用できます xlabel（） 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。 plot（）を使用してリストのデータポイントをプロットします メソッド。 軸に目盛りを設定します。 X軸とY軸のマージンを0に設定します。 X軸のラベルをラベルパッドで設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["fi

Pythonでy=1 / xを単一のグラフとしてプロットするには、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を使用してデータポイントを作成します。 xをプロットします および1/ x plot（）を使用したデータポイント メソッド。 図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 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] =