Python

パンダによって生成されたグループ化されたヒストグラムに凡例とタイトルを追加するには、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。 a、 b、 cを使用してPandasデータフレームを作成します およびd キー。 kind =histを使用してデータフレームをプロットします 軸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 pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["f

Matplotlibの軸に単純な両頭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。 annotate（）を使用する ポイントに注釈を付ける方法xy text =Arrows 。タプルを開始し、位置について終了します。 arrowpropsで 辞書、矢印スタイル を使用 およびcolor=red 。 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

自動ラベル付けされたリレー値をmatplotlibの絶対値に置き換えるには、 autopct =lambda p：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。 ラベル、分数、爆発のリストを作成 分数の合計を配置して取得し、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[&quo

matplotlibヒストグラムでバーのカウントを表示するには、各パッチを繰り返し、 text（）を使用します。 パッチの上に値を配置する方法。 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。 ヒストグラムプロットを作成するための数値のリストを作成します。 hist（）を使用する ヒストグラムを作成する方法。 パッチを反復処理し、各パッチの中間値とパッチの高さを計算して、テキストを配置します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcPar

Matplotlibによって生成されたPDFにフォントを埋め込むには、 rc.Params [pdf.fonttype] =42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。 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。 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 scatter（）を使用したデータポイント メソッド。 プロットのタイトルを設定します。 図をPDF形式で保存します。 例 impor

Y軸と垂直棒グラフの最初の棒の間にギャップを置くために、X軸のスケールを小さく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。 リストを作成するx_val、x_names およびval データポイント。また、幅を初期化します および間隔 変数。 bar（）を使用して棒グラフを作成します メソッド。 X軸の現在の目盛りの位置とラベルを取得または設定します。 Y軸の現在の目盛りの位置とラベルを取得または設定します。 現在の軸のx制限を取得または設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 f

RGBカラー値をPythonのMatplotlibイベントプロットに渡すには、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。 1D配列を作成します。pos 、イベントの1つのシーケンスの位置を定義する カラータプルのリストを作成するr、g、b。 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 numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsi

matplotlib.pyplot matplotlib.pyplot matplotlibをMATLABのように機能させる関数のコレクションです。各pyplot関数は、図形に変更を加えます。たとえば、図形を作成したり、図形にプロット領域を作成したり、プロット領域に線をプロットしたり、プロットをラベルで装飾したりします。 matplotlib.pyplot 、さまざまな状態が関数呼び出し全体で保持されるため、現在の図やプロット領域などを追跡し、プロット関数は現在の軸に向けられます matplotlib.figure この図は、すべての子軸、「特別な」アーティスト（タイトル、

Matplotlibでクローバーシンボルを使用して散布点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。 x、yを作成します およびz numpyを使用したデータポイント。 x、yをプロットします およびs scatter（）を使用する メソッド。 X軸とY軸のラベルを設定します。 プロットの左上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 plt import numpy as np plt.rcPar

matplotlibの3Dプロットの軸ラベルと名前の向きを微調整するには、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。 facecolor =white 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 。 3Dプロジェクションで現在の図を取得します。 X、Y、Z軸のラベルを行間隔で設定します 。 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。 軸の距離を設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.p

信号プロットを取得するには、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。 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。 プロットt およびs データポイント。 xを設定します およびy ラベル

マグニチュード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を使用する subplots（）メソッドを使用して、図とサブプロットのセットを作成します。 プロットのタイトルを設定します。 マグニチュードスペクトルをプロットします。 図を表示するには、 show

マグニチュード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を使用する 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。 縦方向の光度スペクトルをプロットします。 図を表示するには、 s

Matplotlibでインラインラベルを描画するには、 labelLines（）を使用できます。 方法。 − 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とデータポイントのリストを使用してランダムなデータポイントxを作成します、A。 Aのリストを反復処理します 、およびプロット X および（反復アイテム）ラベル付き。 線を引くために、すべての線にそれぞれの凡例でラベルを付けます。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib imp

Matplotlib 3d回転プロットを保存するには、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。 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。 〜.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。 テストデータセットを含むタプルX、Y、Zを返します。 3Dワイヤーフレームをプロットします。 軸を角度を付けて回転させます。 現在の図を再描画します。 GUIイベントループを数秒間実行します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from mpl_toolk

データファイルの変更に応じてMatplotlibの図を更新するには、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。 変数を初期化するm およびn 、サブプロットのセットを取得します。 色のリストを作成して、色を動的にプロットします。 plot（）を使用して動的データポイントをプロットします ランダムなデータポイントを使用する方法。 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 matplotlib.pyplot as plt import random

PythonとMatplotlibで垂直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。 データポイントのリストを作成します。 垂直方向のヒストグラムをプロットします。 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] plt.rcParams["figure.autolayout"] =

Matplotlibの円グラフでより多くの色を生成するために、n個の色とデータを生成できます 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。 変数を初期化します。n 、データサンプルの数。 numpyを使用してランダムなデータポイントを作成します。 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。 〜.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。 pie（）を使用して円グラフを作成します メソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotli

位相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 サンプリング間隔とサンプリング頻度を見つけます。 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。 位相スペクトルをプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用します メ

共有xラベルと共有yラベルを追加するには、 plot（）を使用できます。 kind =bar、sharex =Trueのメソッド およびsharey=True。 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。 kind =bar、sharex =Trueを使用してデータフレームをプロットします およびsharey=True。 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 matplotlib