Python

matplotlibのカラーバーを使用して3D図形に散布点をプロットするには、 scatter（）を使用できます。 およびcolorbar（） 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。 サブプロット配置として軸を追加します。 numpyを使用してxs、ys、zsデータポイントを作成します。 scatter（）を使用する 散布図を作成する方法。 colorbar（）を使用する スキャ

Seabornヒートマップでカスタムグリッド線を作成するには、線幅を使用できます。 および線の色 heatmap（）の値 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。 5列のPandas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 matp

同じimshowmatplotlibで2つの異なる色のカラーマップを表示するには、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次元の2Dマトリックスを作成します。 マスクされたマトリックス、 data1を取得します およびdata2 、正と負の値。 図とサブプロットのセットを作成します。 data1 を使用して、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。 およびdata2 。 2つの異なる色を作成するには バー 、カラーバーを使用します メソッド。 両方の画像

matplotlibでグループ化されたバープロット間の間隔を設定するには、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。 プロットするバーの詳細の辞書を作成します。 辞書を使用してPandasデータフレームを作成します。d 。 辞書、 d、を使用してバーをプロットします align =centerを使用 。 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 pandas as pd plt.rcParam

matplotlibの左軸または下軸の目盛りをオフにするには、 length =0を使用できます。 軸用。 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。 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。 tick_params（）を使用します length =0のメソッド 。 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.pyplo

matplotlibでディスプレイの可用性を検出するには、次の手順を実行できます- Stps OSモジュールをインポートします。 os.environ [DISPLAY]を使用します 利用可能なディスプレイを取得します。 例 import os env = os.environ["DISPLAY"] print("Automatic detected display availability: ", env) 出力 Automatic detected display availability: 0

Seaborn / Matplolibプロットを暗い背景で表示するには、 darkを使用できます。 set_style（） プロットに美的スタイルを与える方法。 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。 「暗い」を使用する set_style（） 美的スタイルを設定する方法。 2列のPandasデータフレームを作成します。 バーで点推定と信頼区間を表示する 、棒グラフ（）を使用 メソッド。 xticksを回転させます 45度。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 imp

numpyをインストールするには、次のコマンドを使用できます- pip install numpy 次の手順を使用して、仮想環境にnumpyをインストールすることもできます- ステップ ubuntuを開きます ターミナル virtualenv env ソースenv/bin / activate pip install numpy requirements.txt

SeabornヒートマップからXまたはYラベルを削除するには、 yticklabel =False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。 5列のPandasデータフレームを作成します。 ヒートマップ（）を使用する yticklabels =Falseを使用して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

matplotlibのプロットの平均線を描くには、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。 subplots（）メソッドを使用して、図とサブプロットのセットを作成します。 plot（）を使用する xおよびyデータポイントのメソッド。 配列の平均値xを見つけます。 plot（）を使用してxおよびy_avgデータポイントをプロットします 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

matplotlibを使用してX軸の特定の日付に対して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。 日付のリストを作成し、それらを日時形式でxとして変換します。 y個のデータポイントのリストを作成します。 主要ティッカーのフォーマッターを設定します。 主要ティッカーのロケーターを設定します。 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 from datetime

同じ軸上に複数のプロットがあるmatplotlib箱ひげ図に凡例を追加するには、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。 ランダムデータを作成します、 a およびb 、numpyを使用します。 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。 サブプロット配置として現在の図に軸を追加します。 boxplot（）を使用して箱ひげ図を作成します 顔の色が異なる方法。 凡例を配置するには、 legend（）を使用します 2つの箱ひげ

Pythonで3Dヒストグラムを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。 サブプロットの配置として、現在の図に軸を追加します。 numpyを使用してx3、y3、z3データポイントを作成します。 dx、dyを作成します およびdz numpyを使用したデータポイント。 bar3d（）を使用する 3Dバーをプロットする方法 。 軸を非表示にするには、ax

Seaborn regplotでポイントとラインの異なる色を表示するには、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。 キーのX軸とY軸を使用してPandasデータフレームを作成します。 回帰モデルを使用して数値の独立変数をプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import pandas import matplotlib.pylab as plt import seaborn as sns import numpy as np plt.rcParams[&

プロット/3Dを表示するには、1Dデータフレームではなく2Dデータポイントが必要です。 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。 figure（）メソッドを使用して、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。 〜.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。 変数を初期化しますn サンプル数について。 numpyを使用してx、y、zデータポイントを作成します。 plot_surface（）を使用します 表

ハッチをプロットするにはバー パンダを使用すると、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。 2列のパンダを使用してデータフレームを作成します。 サブプロット配置として現在の図に軸を追加します。 kind =barsでプロットを作成します 名前によるクラス。 ハッチのリストを作成します。 bars.patchesを使用してバーパッチを取得します 。 バーを繰り返します パッチを適用し、各パッチのハッチを設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

matplotlibの科学的記数法のフォントサイズを変更するには、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値とy値のリストを作成します。 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。 科学的記数法のフォントサイズを変更するには、 style =sciを使用できます。 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 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams[&quo

Pythonでアルファパラメータとベータパラメータを使用してガンマ分布をプロットするには、 gamma.pdf（）を使用できます。 機能。 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を作成し、 gamma.pdf（）を使用してyを作成します 与えられたRVのxで機能します。 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。 legend（）を使用する プロットの凡例要素を配置する方法。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 impo

matplotlibのマップにスケールバーを挿入するには、 AnchoredBar（）を使用できます。 スケールバーオブジェクトをインスタンス化するクラス。 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を使用してランダムデータを作成します。 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。 gca（）を使用して現在の軸を取得します メソッド。 下に中央揃えのラベルが付いた水平スケールバーを描画します。 現在の軸にスケールバーアーティストを追加します。

matplotlibでアクティブなサブプロット軸オブジェクトを設定するには、subplots（）メソッドを使用して、軸をサブプロット配置として追加します。 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。 データポイントのxリストとyリストを作成します。 subplots（）を使用して、図とサブプロットのセットを作成します 1行2列のメソッド。 現在の図に軸を追加し、それを現在の軸にします。軸オブジェクトは0 thにあります。 インデックス。 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