Python

Matplotlibプロットの時系列シーケンスを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。 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。 after（）を使用して、指定された日時インスタンスの後の最初の再発を返します メソッド。 animate（）を作成します アニメーション化する方法。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。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 impo

（ x を取得するには 、 y ）等高線図でプロットされた線の値、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。 contour（）を使用して3D等高線図を作成します メソッド。 等高線図のコレクションを取得し、パスを取得します。 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.a

xから3Dサーフェスをプロットするには 、 y およびz Pythonでデータを分散させるには、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。 サブプロット配置の一部として図に軸を追加します。 xを作成します 、 y 、 X 、 Y およびZ numpyを使用したデータポイント。 xをプロットします 、 y およびz plot_surface（）を使用したデータポイント メソッド。 図を表示するには

「TimesNewRoman」を使用しているときにMatplotlibのタイトルを太字に設定するには、 fontweight =bold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。 図とサブプロットのセットを作成します。 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 scatter（）を使用したデータポイント メソッド。 fontname =TimesNewRomanとfontweight=boldを使用してプロットのタイトルを設定します 図を表示するには、

色が連続的に変化する単一の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。 ランダムな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。 1から100の範囲でインデックスを反復します。 xをプロットします およびy ループ内のランダムな色のデータポイント。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import random pl

カスタマイズされた凡例記号をプロットにプロットするには、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。 HandlerPatchを継承 クラス、create Artistsメソッドをオーバーライドし、楕円形のパッチをプロットに追加して、パッチハンドラーを返します。 Circleを使用してプロットに円をプロットします クラス。 現在の軸に円パッチを追加します。 legend（）を使用する 凡例をプロットに配置する方法。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.py

非推奨のメソッドの使用中に発生する非推奨の警告を修正するには、 warnings.filterwarnings（ ignore）を使用できます。 コード内。− 例 from matplotlib import pyplot as plt, pylab as pl import warnings plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True warnings.filterwarnings("ignore"

色相のカラーマップと凡例を使用してPythonで3D散布図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。 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。 現在の軸を取得し、必要に応じて作成します。 パレットを定義して、色相のカラーマップを取得します。 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。 プロットに凡例を配置

疑似カラーは、コントラストを高め、データをより簡単に視覚化するための便利なツールです。これは、プロジェクターを使用してデータのプレゼンテーションを行う場合に特に便利です（通常、コントラストが非常に悪いため）。 疑似カラーは、シングルチャネル、グレースケール、明度の画像にのみ関連します。現在、RGB画像があります。 R以降 、 G 、および B すべて類似しているため、データの1つのチャネルを選択するだけです- 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。 ファイルから配列に画像を読み込みます。 データのチャネルを1つ選択してください。

matplotlib.pyplot、imshow（）を使用してフル解像度でプロットするには、 およびsavefig（） 、dpi値を600から1200に保つことができます。 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。 特定の形状にランダムな値を設定します。 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1200dpiで保存します。 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 numpy as np plt.rcPa

画像のカラーマップを設定するには、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。 ファイルから配列に画像を読み込みます。 データのチャネルを1つ選択してください。 データを画像として表示します。つまり、「ホット」カラーマップを使用して2D通常のラスターに表示します 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 from matplotlib import pyplot as plt, image as mimg plt.rcParams["figure.figsize"

Matplotlibで特定の線または曲線を削除するには、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。 line1をプロットします およびline2 plot（）を使用する メソッド。 2行目をポップして削除します。 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, image as mimg plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams[&

同じY軸を共有する2つの横棒グラフをプロットするには、 sharey =ax1を使用できます。 subplot（） メソッドと水平バーの場合、 barh（）を使用できます メソッド。 ステップ データポイントのリストを作成します。 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 subplot（）を使用して、現在の図にサブプロットを追加します メソッド、 index =1 。 barh（）を使用して、軸1に水平バーをプロットします メソッド。 subplot（）を使用して、現在の図にサブプロットを追加します メソッ

virtualenvにMatplotlibをインストールするには 、ターミナルで次の手順を実行できます- vritualenv ソースenv/bin / activate pip install matplotlib requirements.txt 猫のrequirements.txt （Matplotlibの詳細を表示するには）

Matplotlibで透明なPoly3DCollectionプロット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 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 Projection =3dのサブプロット配置の一部として図に 。 xを作成します 、 y およびz データポイント。 頂点のリストを作成します。 変換x 、 y およびz データはタプルのzipリストにポイントします。 Poly3dのインスタンスのリストを取得します 。

Seaborn Implotに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。 X軸とY軸の2つの列を持つPandasデータフレームを作成します implot（）を使用します メソッド。 gca（）を使用して現在の軸を取得します 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 pandas import matplotlib.pylab as plt import seaborn as sns import numpy as np plt.rcParams

オブジェクト指向プログラミングパラダイムでは、継承は基本クラスのプロパティを取得し、それらを派生クラスで使用するために使用されます。 Tkinterアプリケーションの場合を考えると、背景色、前景色、フォントプロパティなど、基本クラスで定義されたフレームのすべてのプロパティを派生クラスまたはフレームに継承できます。 継承をサポートするには、高さ、幅、bg、fg、フォントなど、フレームのいくつかの基本的なプロパティを含むクラスを定義する必要があります。 例 # Import Tkinter Library from tkinter import * # Create an instance o

Geometry Managerは、Tkinterライブラリの特定の機能の1つです。ウィンドウ内のすべてのTkinterウィジェットに構造を提供します。 Geometry Managerは、Tkinterアプリケーションウィンドウでウィジェットのレイアウトと位置をフォーマットするために使用されます。 ウィジェットの外観と外観をフォーマットするために、GeometryManagerには3つの一般的な方法があります。 Pack Geometry Manager グリッドジオメトリマネージャー Place Geometry Manager 各GeometryManagerには、ウィジ

Open CVは、コンピュータービジョンやその他の人工的なアーティファクトを操作するために使用されるPythonライブラリです。 Open CVには、人工知能と機械学習でコンピュータービジョンを操作するためのアクセスを提供する関数とメソッドが組み込まれています。 Open CVの例としては、顔検出、物体検出、X線、その他の産業用途があります。 Tkinter Libraryを使用すると、OpenCVをアプリケーションの重要な部分として使用するインタラクティブなアプリケーションを作成できます。 アプリケーションを作成するには、ローカルマシンにOpenCVをインストールし、PythonPill

Tkinterテキストウィジェットは通常、指定されたテキストフィールドで複数行のユーザー入力を受け入れるために使用されます。特定のテキストドキュメントの場合、コンテンツにハイパーリンクが含まれている場合があります。これは、ユーザーをリダイレクトする場合に役立ちます。 HyperLinkManager を使用して、テキストウィジェット内にハイパーリンクを作成できます。 Pythonのスニペット。 HyperLinkManager コードスニペットは、テキストウィジェット内のキーワードにハイパーリンクを追加します。 HyperLinkManagerスニペットはここからダウンロードできます-