Python

X軸とY軸の範囲を変更するには、 xlim（）を使用できます。 およびylim（） 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。 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。 X軸とY軸の制限を設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.

Pandasデータ系列に任意のマーカーをプロットするには、 pyrplot.plot（）を使用できます。 マーカー付き。 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。 軸ラベル（時系列を含む）を使用してPandasデータ系列を作成します。 plot（）を使用して系列インデックスをプロットします linestyle =dottedのメソッド 。 tick_params（）を使用します 重なり合うラベルを回転させる方法。 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 m

Matplotlibでtrue/falseまたはアクティブ/非アクティブデータ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。 TrueまたはFalseのnumpyを使用してデータを作成します。 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。 imshow（）を使用する データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示する方法。 図を表示するには、 show（）を使

カラーバーの背景とラベルの配置を設定するには、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。 numpyを使用してランダムデータを作成します。 等高線をプロットします。 スカラーマッピング可能なインスタンスを使用して、カラーバーを作成します。 背景とラベルの配置を使用してカラーバーの目盛り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 numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.fi

Matplotlibで積み上げ棒グラフをプロットするには、 barh（）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。 年、issues_addressedのリストを作成します およびissues_pending 、年に応じて。 年の横棒をプロットします およびissues_addressed データ。 積み重ねられた水平バーを作成するには、 barh（）を使用します 年、issues_pendingのメソッド およびissues_addressed データ 凡例をプロットに配置します。 図を表示するには、 sho

以前に描画されたMatplotlibテキストボックスをクリアするには、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（）を使用する メソッド。 プロットに文字トークンを配置します。 テキストをクリアするには、 text.remove（）を使用します 、ここでテキスト 帰国したアーティストです。 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 matplo

matplotlibでさまざまなスケールでプロットするには、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。 tを作成します 、 data1 およびdata2 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ax1を作成します 。 色変数を初期化します。 xを設定します およびy 軸1のラベル。 プロットt およびdata1 plot（）メソッドを使用します。 tick_params（）を使用してラベルの色を設定します メソッド。 X軸を共有するツイン軸ax2を作成します 。 軸2に別のデータセ

Matplotlibテーブルの特定のセルに特定の色を割り当てるには、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。 列のタプルを作成します 属性。 リストのリスト、つまりレコードのリストを作成します。 リストのリスト、つまり各セルの色を作成します。 図とサブプロットのセットを作成します。 テーブルを軸に追加しますax 。 軸をオフにします。 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["figure.figs

Pythonでベクトル場の回転を計算し、Matplotlibでプロットするには、 quiver（）を使用できます。 メソッドを実行し、対応するデータを計算します。 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。 サブプロット配置の一部として、図に3D軸を追加します。 xを作成します 、 y およびz numpymeshgridを使用したデータポイント。 uを作成します 、 v およびw データカールベクトルの位置。 q

Matplotlibで1つのサブプロットの高さを絶対的に調整するには、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。 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。 サブプロットの絶対的な高さについては、 Axes（）を使用してください クラス 図に軸を追加します。 軸にデータポイントをプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib import pyplot as pl pl.rcParams["figure.figsize&q

Matplotlibで軸ラベルオブジェクトを軸にするには、 ax.xaxis.get_label（）。get_text（）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。 図とサブプロットのセットを作成します。 変数を初期化します、 N 、数のサンプルの場合。 numpyを使用してランダムなデータポイントを作成します。 xをプロットします plot（）を使用したデータポイント メソッド。 set_xlabel（）を使用してX軸ラベルを設定します メソッド。 xlabelを取得するには 、 get_la

Matplotlibで対応するティックを移動せずにティックラベルを移動するには、 axvline（）を使用できます。 メソッドとそれに応じて注釈を付けることができます。 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。 変数、デルタを初期化します 。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 プロットデルタ axvline（）を使用する メソッド annotate（）を使用してその行に注釈を付けます メソッド。 xをプロットします およびy plot（）メソッドを使用したデータポイント。 図を表示するには、 s

ハッチングで等高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。 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。 xをフラットにします およびy 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。 さまざまなハッチで等高線をプロットします。 スカラーマッピング可能インスタンスのカラーバーを作成します。 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 import numpy as np p

プロットの水平方向と垂直方向、主グリッド線と副グリッド線を設定するには、 grid（）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。 図とサブプロットのセットを作成します。 主要な目盛りの水平グリッド線を作成します。 軸上にマイナーロケーターを配置します。 grid（）を使用します マイナーグリッドラインを作成する方法。 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 from matplotlib.ticker import Mu

networkxを設定するには エッジラベルがオフセットされている場合、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。 エッジ、名前、またはグラフ属性を使用してグラフを初期化します。 複数のノードを追加します。 Fruchterman-Reingoldの力指向アルゴリズムを使用してノードを配置します。 Matplotlibを使用してグラフGを描画します。 エッジラベルを描画します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pylab as plt import netw

Matplotlibでcontourfと対数スケー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。 変数を初期化します。N 、サンプルデータの数。 x、y、X、Y、Z1、Z2を作成 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。 contourf（）を使用して等高線をプロットします メソッド。 スカラーマッピング可能インスタンスのカラーバーを作成します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pypl

最後の図の色を取得するには、 get_color（）を使用できます すべてのプロットの方法。 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。 プロット（x、x）、（x、x2） および（x、x3） plot（）メソッドを使用します。 すべてのプロットラインに凡例を配置します。 get_color（）を使用して各プロットの色を取得します 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 import matplotlib.p

図をMatplotlibのラスター画像としてPDFに保存するには、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。 サブプロット配置の一部として図に軸を追加します。 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の通常のラスターに表示します。 プロットをpdfとして保存します フォーマット。 例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[&

Python / Jupeterノートブックでmatplotlibの印刷出力を省略するには、次の手順を実行します- numpyをnpとしてインポートします 。 from matplotlib import pyplot as plt xのポイントを作成します 、つまり、 np.linspace（1、10、1000） 次に、 plot（）を使用して線をプロットします メソッド。 インスタンスを非表示にするには、 plt.plot（x）;を使用します （セミコロン付き） または、_ = plt.plot（x）を使用します 。 例 In [1]: import numpy as n

Matplotlibで極軸に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。 変数を初期化します、 N 、サンプルデータの数。 r、theta、areaを取得する および色 numpyを使用したデータ 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。 シータ、r、色をプロットします およびエリア 、 scatter（）を使用 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 matplotlib.py