Python

Matplotlib / numpyを使用して配列をグレースケール画像として保存するには、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。 5☓5次元のランダムデータを作成します。 カラーマップを「グレー」に設定します。 imshow（）を使用してデータをプロットします 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 import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize&qu

Matplotlibでスケールのフォントサイズを変更するには、 labelsizeを使用できます。 tick_params（）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。 図とサブプロットのセットを作成します。 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。 matplotlibでスケールのフォントサイズを変更するには、 labelsizeを使用できます。 ticks_params（）で 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

Matplotlibでカテゴリ変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。 詳細を含む辞書を作成します。 辞書からキーと値を抽出します（ステップ2）。 図とサブプロットのセットを作成します。 プロットバー 、分散 およびプロット 名前 および値 データ。 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.r

Matplotlibでキーボードショートカットを無効にするには、 remove（s）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。 ショートカットを無効にするにはs 図を保存するには、 remove（ s）を使用します メソッド。 変数を初期化しますn データポイントの数。 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。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy a

PythonのMatplotlibを使用して散布図に線を追加するには、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。 変数を初期化します。n 、データポイントの数。 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。 plot（）を使用して線をプロットします メソッド。 xlim（）を使用してX軸を制限します 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 import pyplot

pylabのspecgram（）と同じ方法でスペクトログラムをプロットするには、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。 t、s1、s2、nse、x、NEFTを作成 およびFs numpyを使用したデータポイント。 subplots（）を使用して、新しい図を作成するか、既存の図をアクティブにします nrows =2のメソッド 。 プロットt およびx plot（）を使用したデータポイント メソッド。 現在の線のスタイルでグリッドをレイアウトします。 X軸のマージンを設定します。 specgram（）を使用して

エッジと顔の色の異なる不透明度を設定するには、カラータプルを使用でき、タプルの4番目のインデックスで色の不透明度の値を設定できます。 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。 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。 エッジと顔の色の不透明度に異なる値を設定します。 add_patch（）を使用してrectangelパッチを追加します 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, pat

Python Matplotlibのサブプロット全体にグリッドをプロットするには、複数のサブプロットを作成し、複数の軸から脊椎の可視性をfalseに設定します。 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。 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。 現在の図にサブプロットを追加し、脊椎の可視性をfalseに設定します。 a☓3をオフにします ラベル。 それに応じてX軸を共有します。 a☓1、a☓2のグリッド線を構成します およびa☓3 。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

pyrplot.plot（）を使用してパラメータ化された曲線を描画するには 、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 、サンプル数について。 t、r、xを作成します およびy 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。 plot（）を使用します xおよびyデータポイント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 numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

Matplotlib箱ひげ図の箱ひげ図データを取得するには、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。 パンダを使用してデータフレームを作成します。 DataFrame列から箱ひげ図を作成します。 箱ひげ図の外れ値を取得する 、ボックス 、中央値 およびひげ データ。 上記のすべての情報を入力してください。 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 from matplotlib import pyplot as plt

PandasデータフレームプロットをMatplotlibサブプロットに詰め込むには、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、2つの軸を作成します。 DataFrameを使用してPandasデータフレームを作成します。 DataFrame.plot（）を使用します 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 pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["fi

xticksの値に関係なく等間隔にするために、 set_ticks（）を使用できます。 およびset_ticklabels（） 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。 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。 xをプロットします およびy 軸1上のデータポイント。 xticksを設定します xaxis.set_ticks（）を使用する メソッド。 xをプロットします およびy 軸2上のデータポイント。

Matplotlibのテキストを更新するには、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。 図とサブプロットのセットを作成します。 軸にテキストを追加します。 キー「z」と「c」に基づいてテキストを更新するためのカスタマイズされたメソッドを記述します。 関数アクションをkey_press_eventでバインドします 。 図を含むキャンバスを描画します。 テキストで図をアニメーション化します。 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

Matplotlibでステムプロットをプロットするには、 stem（）を使用できます。 方法。ベースラインからY座標までの垂直線を作成し、先端にマーカーを配置します。 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。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 stem（）を使用してステムプロットを作成します メソッド。 マーカーの顔の色を赤い色に設定します。 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 import numpy as

散在するマスクされたポイントをプロットし、マスクされた領域をマークする線を追加するには、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。 N、r0、x、y、area、c、r、area1を作成 およびarea2 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。 作成された領域をマークするには、 plot（）を使用して曲線をプロットします 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 matplot

目盛りを追加せずにラベルを下から上に移動するには、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。 5☓5次元行列のランダムデータを作成します。 imshow（）を使用して、データを画像として、つまり2D通常のラスターに表示します。 メソッド。 tick_params（）を使用します ラベルを下から上に移動する方法。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams[&q

Axes3Dでズームするには、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。 Axes3D（fig）を使用して3D軸オブジェクトを取得します メソッド。 xをプロットします 、 y およびz scatter（）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 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matp

MatplotlibでマスクされたNaN値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 およびy numpyを使用したデータポイント。 x2を取得する およびy2 0.7のようなデータポイント 。 マスクされるy3 0.7のようなデータポイント 。 マスクy3 NaN値を使用します。 xをプロットします 、 y 、 y2 、 y3 およびy4 plot（）を使用する メソッド。 プロットに凡例を配置します。 プロットのタイトルを設定します。 図を表示するには、 sho

Matplotlibを使用して破線で交互の色を取得するには、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 現在の軸を取得します。 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 「-」と「-」の線種のデータポイント。 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 import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] =

PythonのMatplotlibでレイヤード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。 dxを作成します 、 dy 、 x 、 y numpyを使用したエクステントデータ。 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。 data1を作成します およびdata2 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 matplotlib.