Python

Seabornヒートマップのカラーバーを非表示にするには、 cbar =False in heatmap（）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。 4列を使用してデータフレームを作成します。 ヒートマップ（）を使用する 長方形のデータを色分けされた行列としてプロットする方法。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matpl

ループと関数を介してmatplotlibサブプロットにデータを入力するには、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。 行数=3、列数=2の図とサブプロットのセットを作成します。 各行の列を反復処理し、 plot（）を使用してxデータポイントをプロットする関数を作成します 各列インデックスでのメソッド。 行を繰り返し（ステップ2）、ランダムなxデータポイントを作成し、 iterate_columns（）を呼び出します 関数（ステップ3）。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

軸の背景色を変更するには、 set_facecolor（）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。 gca（）を使用して現在の軸を取得します メソッド。 軸の面色を設定します。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 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。 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 pl

pcolormeshを使用するときにスムーズな補間を行うために、 Shading =gouraudを使用できます。 名前によるクラス。 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 meshgridを使用してデータxとyを作成します 。 pcolormesh（）を使用して、不規則な長方形グリッドで疑似カラープロットを作成します 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 matplotlib.pylab as plt import numpy as np

matplotlibで特定のサブプロットを選択するには、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。 範囲内で繰り返します。つまり、配置するサブプロットの数です。 ループ自体に、〜.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。 次に、赤い色の軸プロット線を選択します。 図を表示するには、 show（）を使用します

Python日時の累積グラフ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。 大学のデータを使用してPandasデータフレームを作成します。ここでは、時差のキーと数の学生のキーが翌年に入学しました。 plot（）を使用してデータフレームをプロットします kind =barのメソッド 、つまり、名前によるクラス。 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 matplotlib import pyplot as pl

matplotlibのサブプロットの周囲に境界線を描画するには、サブプロットにRectangleパッチを使用できます。 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。 subplot（121）を使用して、現在の図にサブプロットを追加します 。 サブプロット軸を取得します。 アンカーポイント*xy *を介して定義された長方形を追加します とその*幅* および*高さ* 。 軸に基づいて現在のサブプロットに長方形パッチを追加します（ステップ4）。 アーティストがクリッピングを使用するかどうかを設定します。

matplotlibの2つのY軸チャートで棒と線を揃えるには、 twinx（）を使用できます。 X軸は共有されているがY軸は独立している2つの軸を作成する方法。 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。 1列目と2列目でPandasデータフレームを作成します。 plot（）を使用してデータフレームをプロットします kind =barを使用するメソッド 、つまり、名前によるクラス。 twinx（）を使用する X軸は共有されているがY軸は独立している2つの軸を作成する方法。 軸（ステップ3）の目盛りとデータフ

matplotlibで共同二変量分布を作成するには、散布図を使用できます。 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。 図とサブプロットのセットを作成します。 scatter（）を使用してxとy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["f

matplotlibで2D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。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 図とサブプロットのセットを作成します。 hist2d（）を使用してxとy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 plt plt.rcPa

matplotlibでhexbin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。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 図とサブプロットのセットを作成します。 hexbin（）を使用してxとy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 plt plt.

matplotlibを使用して散布図の傾向線を描画するには、 polyfit（）を使用できます。 およびpoly1d（） トレンドラインポイントを取得する方法。 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。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 図とサブプロットのセットを作成します。 numpyを使用してxとyのデータポイントをプロットします。 polyfit（）を使用してトレンドラインのデータポイントを検索します およびpoly1d（） メソッド。 xとp（x）をプロットします p

matplotlibカラーバーラベルのフォントプロパティを変更するには、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。 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。 カラーバーを作成する ScalarMappableインスタンスの場合、 * mappable * 。 カラーバーの使用 軸、ラベルが太字になるようにフォントのプロパティを設定します。 図を表示するには、 show（

カラーバーに目盛りを追加するには、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、yを作成します およびz numpyを使用したデータポイント。 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。 minの範囲でnumpyを使用してティックを作成します および最大 zの 。 ScalarMappableのカラーバーを作成します インスタンス、*マップ可能* 、 ticks =ticks 。 図を表示するには、 show（）を使用します メソ

等高線プロット投影を使用して3dplot_surfaceをプロットするには、 plot_surface（）を使用できます。 およびcontourf（） 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、y、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。 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 3D投影を使用して、サブプロット配置の一部として図に追加します。 plot_surf

matplotlibの凡例でテキストの配置を行うには、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個のデータポイントを作成します。 x、 sin（x）をプロットします およびcos（x） plot（）を使用する メソッド。 legend（）を使用して凡例を配置します メソッドを作成し、メソッドを初期化します。 legend.get_texts（）を繰り返します 水平方向の配置を設定する方法。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 imp

連続値を使用してmatplotlib散布図に色を付けるには、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。 x、yを作成します およびz numpyを使用したランダムなデータポイント。 図とサブプロットのセットを作成します。 散布図を作成します。 カラーバーを描画します 既存の軸で、散布点がスカラーマップ可能なインスタンスを使用します。 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

Seabornのヒートマップアノテーションに単位を追加するには、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。 numpyを使用して5×5次元の行列を作成します。 長方形のデータを色分けされた行列としてプロットします。 ヒートマップ値に％ageで注釈を付けます ユニット。 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 seaborn as sns import numpy as np plt.rcPar

matplotlibの凡例のフォント名を変更するには、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個のデータポイントを作成します。 x、 sin（x）をプロットします およびcos（x） plot（）を使用する メソッド。 legend（）を使用する 凡例を配置する方法。 legend.get_texts（）を繰り返します 凡例のフォント名を更新します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np fro

matplotlibとnumpyを使用して画像に円を描くには、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。 ファイルから配列に画像を読み込みます。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 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。 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。 軸をオフにします。 現在の軸にパッチを追加します。 図を表示するには、 show（）を使用しま