Python

matplotlibの同じプロット内の異なる行に名前を付けるには、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。 データポイントのリストを2つ作成します。 point1をプロットします およびpoint2 plot（）を使用する 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 matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.5

matplotlibで軸を透明にするために、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。 〜.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。 現在の軸の面の色を設定します。 図に軸を追加します。 tを作成します およびs numpyを使用したデータ。 プロットt およびs plot（）を使用したデータポイント 軸2のメソッド（ステップ5から）。 軸

Seaborn / MatplotlibのfactorplotY軸の科学的記数法を抑制するために、ticklabel_format（）で style =plain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。 キーcol1を使用してデータフレームを作成します およびcol2 。 factorplot（） 名前がcatplot（）に変更されました 。 科学的記数法を抑制するには、ticklabel_format（）で style =plainを使用します メソッド。 図を表示するには、

矢筒を操作するには 、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配列を使用してベクトル座標を作成します。 x、y、uを取得します およびv 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。 gca（）を使用して現在の軸を取得します メソッド。 xを設定します およびy 軸の限界。 現在の図を再描画するには、 draw（）を使用します メソッド。 図を表示するには、 show（）を使用し

凡例と2番目のY軸を使用して、2つのパンダの時系列を同じ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。 1次元のndarrayを作成します 軸ラベル付き（時系列を含む）。 列リストを使用してデータフレームを作成します。 列をプロットするA およびB データフレームの使用plot（） メソッド。 get_legend_handles_labels（）を使用して、凡例のハンドルとラベルを返します メソッド。 legend（）を使用して図に凡例を配置します メソッド。

matplotlibの軸上にベクトル場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、T、R、Uを作成 およびV numpyを使用したデータポイント。 現在の図に軸を追加して、現在の軸にします。 quiver（）を使用して矢印の3Dフィールドをプロットします 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 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[&qu

matplotlibで矢印のような線種を描くには、 quiver（）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。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 quiver（）を使用する 線を引く方法。 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 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.5

図のcos曲線の中心に原点を配置するには、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xおよびyデータポイントを作成します。 スパイン、上、左、右を使用して軸の位置を設定します および下 。 plot（）を使用してxおよびyデータポイントをプロットします メソッド。 プロット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 import numpy as np from matplotlib import pyplot as p

Pythonの1つのラベルで複数のフォントサイズを使用するには、 fontsizeを使用できます title（） 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（）を使用する メソッド。 変数fontsizeを初期化します 。 title（）を使用してプロットのタイトルを設定します fontsizeを使用したメソッド 議論の中で。 軸をオフにします。 図を表示するには、 show

matplotlibでカラーバー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。 〜.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。 分周器をインスタンス化します 既存の軸、つまりaxオブジェクトに基づいて、指定されたセルの新しい軸ロケーターを返します。 指定された*位置*に軸を作成します 同じ高さで （または幅 ）主軸の。 numpyを使用してランダムデータを作成します。

軸の外側に線（つまり矢印）を描くには、 annotate（）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。 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。 現在の数値をクリアします。 〜.axes.Axesを追加します add_subplot（）を使用してサブプロット配置の一部として図に追加 メソッド。 annotate（）を使用する 軸の外側に線を配置する方法。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッ

現在の数値をローカルマシンに保存して表示できます。 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。 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。 savefig（）メソッドを使用して図を保存します。 例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams[&

すべてのxtickを含むPandasマルチインデックスデータフレー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。 1000個のsmaplesデータを使用してインデックス値を作成します。 1次元のndarrayを作成します 軸ラベル付き。 系列の平均値を取得します。 プロットg データフレーム。 現在の軸に目盛りと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 imp

Matplotlibで凡例フレームの線幅を指定するには、 set_linewidth（）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。 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 plot（）を使用する メソッド。 図に凡例を配置して、凡例インスタンスを取得します。 線を取得し、凡例フレームに線幅を設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

画像の水平線を削除するには、次の手順を実行できます- ローカル画像を読みます。 画像をある色空間から別の色空間に変換します。 各配列要素に固定レベルのしきい値を適用します。 形態学的操作のために、指定されたサイズと形状の構造要素を取得します。 高度な形態変換を実行します。 バイナリ画像で輪郭を見つけます。 異なるカーネルサイズで手順4を繰り返します。 手順7の新しいカーネルで手順5を繰り返します。 結果の画像を表示します。 例 import cv2 image = cv2.imread('input_image.png') cv2.imshow('source_i

Matplotlibの同じエントリに複数の凡例キーを作成するには、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。 line1をプロットします およびline2 plot（）を使用する メソッド。 legend（）を使用する numpoints =1でプロット上に凡例を配置する方法 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.legend_handler import HandlerTuple plt

パンダを使用して複数の時系列データフレームを単一の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。 時系列を使用してPandasデータフレームを作成します。 プロットの時系列インデックスを設定します。 プロットにルピーとドルをプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt, dates plt.rcParams[&qu

Matplotlibは多数のカラーマップを提供し、他のカラーマップは：func：〜matplotlib.cm.register_cmapを使用して追加できます。 。この関数は、組み込みのカラーマップを文書化し、呼び出された場合は、登録されているすべてのカラーマップのリストも返します。 例 from matplotlib import pyplot as plt cmaps = plt.colormaps() print("Possible color maps are: ") for item in cmaps:    print(item) 出力

matplotlibでエラーバーを最後にレンダリングするには、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。 gca（）を使用して現在の軸を取得します メソッド。 行のリストをプロットする プロットy 対x エラーバーが付いた線やマーカーとして。 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

Matplotlib pythonの曲線の下の領域を対数スケールで埋めるには、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 、 y1 およびy2 numpyを使用したデータポイント。 xをプロットします 、 y1 およびy2 plot（）を使用したデータポイント メソッド。 2つの曲線の間の領域を塗りつぶします。 軸のスケールを設定します。 プロット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 from matplotl