Python

Matplotlibの同じ軸に複数の凡例を描画するには、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 ラベルが異なる2つのリスト、線幅を使用して線をプロットします および線種 。 最初の凡例を右上の場所に配置します。 アーティスト、つまり現在の軸の最初の凡例を追加します。 2番目の凡例を現在の軸の右下の位置に配置します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize&q

3D matplotlibで軸ラベルテキストを回転するには、 set_zlabel（）を使用できます。 メソッドの引数に回転があるメソッド。 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。 Projection =3dを使用して現在の軸にサブプロットを追加します 。 変数、角度を初期化します 角度のために。 set_zlabel（）を使用してZ軸ラベルを設定します 回転を伴う方法。 図を表示するには

Matplotlibで複数のラベルを持つ棒グラフをプロットするには、次の手順を実行できます- men_means、men_std、women_means、のデータセットを作成します およびwomen_std 。 numpyを使用してインデックスデータポイントを作成します。 幅を初期化します バーの。 subplots（）を使用する 図とサブプロットのセットを作成する方法。 rects1を作成します およびrects2 bar（）を使用して長方形をバーします メソッド。 set_ylabel（）、を使用します set_title（） 、 set_x

Pandas / Matplotlibのクラスに対して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。 Pandasデータフレームを使用して、潜在的に異種の表形式データを作成します。 DataFrame値からヒストグラムを作成します。 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 pandas as pd plt.rcParams["figure.figsiz

プロットの横にデータフレームを表示するには、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。 ストレートでパンダのデータフレームを作成します および正方形 キー。 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。 nrows =1、cols =2のサブプロットを図に追加します およびindex=1 。 scatter（）を使用してデータフレームポイントをプロットします メソッド。 nrows =1、cols =2のサブプロットを図

Matplotlibで3D軸に点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。 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。 3D投影を使用して、サブプロット配置の一部として図に軸を追加します。 3D軸に点をプロットするには、 scatter（）を使用します 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 plt.

Matplotlibで半極または四分の一極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。 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。 半極または四分の一極プロットの場合は、 set_thetamax（）を使用します 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

matplotlibに太字の注釈付きテキストを追加するには、ラベルにLaTeX表現を使用できます。 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。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 散在する各ポイントのラベルを設定するには、ラベルのリストを作成します。 xpoints、ypointsをプロットします scatter（）を使用する 方法。色には、xpointsを使用します。 圧縮されたラベルを繰り返します xpoints およびypoints 。 annotate（）を使用

Matplotlibで樹状図の枝の長さを調整するには、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。 ランダムなサンプルを描画します（ a およびb ）多変量正規分布から。 concatenate（）を使用して、既存の軸に沿って配列のシーケンスを結合します メソッド。 階層的/凝集的クラスタリングを実行します。 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。 dendro

cdfをプロットするには Pythonのmatplotlibでは、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。 変数を初期化するN サンプルデータの数。 numpyを使用してランダムデータを作成します。 データを使用して一連のデータのヒストグラムを計算します およびbins=10 。 確率分布関数（pdf）を見つけます。 pdfを使用する （ステップ5）、 cdfを計算します 。 cdfをプロットします ラベル「CDF」のplot（）メソッドを使用します。 プロットに凡例を配

バーとウェッジにテクスチャを追加するには、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。 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。 ハッチのリストを作成します。バーはいくつかのハッチで埋めることができます。 ハッチの数に相当する数のバーを作成します。 bar（）を使用する ハッチが異なるバー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。

matplotlibの等アスペクト図の隅にテキストを配置するには、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。 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。 numpyを使用してx個のデータポイントを作成します。 plot（）を使用して、軸ax1にxをプロットします。 メソッド。 plot（）を使用して、ax2にxと2*xをプロットします。 メソッド。 図の隅にテキストを配置するには、 annotate（）を使用します さまざまな軸の方法。 図を

Seabornジョイントプロットを使用して各ポイントの色とマーカーを変更するには、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。 オンラインリポジトリからサンプルデータセットをロードします（インターネットが必要です）。 jointplot（）を使用します ヒントデータをプロットする方法。 cla（）を使用する 現在の軸をクリアする方法。 各ポイントの色とマーカーのリストを作成します。 set_axis_labels（）を使用して軸ラベルを設定します メソッド。 図を表示するには、 s

matplotlibでプロット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。 形状10X10寸法のランダムデータを作成します。 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。 関数*func *、を繰り返し呼び出してアニメーションを作成します FuncAnimation（）クラスを使用します。 関数の等高線値を更新するために、FuncAnimation（）クラスで使用できるanimateメソッドを定義できます。 図を表示するには、

Matplotlibで3D連続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。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 zを作成します xを使用したデータポイント およびy 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。 3D投影を使用して、サブプロット配置として軸を追加します。 xをプロットします 、 y およびz plot（）を使用したデータポイント メソッ

custome pngまたはjpg、つまり画像をプロットのマーカーとして使用するには、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。 画像のディレクトリを保存するためのパスリストを作成します。 ポイントのリスト（xとy）を作成します。 subplots（）の使用 メソッド、図とサブプロットのセットを作成します。 ポイントの代わりに画像をプロットするには、zip形式のx、y、パスを繰り返します。 AnnotationBbox（）をインスタンス化します 画像と（x、y）ポイント付き。 x

カラーマップに基づいてスキャッターのポイントをシェーディングするには、 scatter（）で銅のカラーマップを使用できます。 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とyのランダムな100個のデータポイントを作成します。 color =xを使用して散布点xとyをプロットします およびcolormap=Copper 。 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

箱ひげ図で平均を表示するには、 showmeans =Trueを使用できます。 boxplot（）の引数で 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。 ランダムなデータセットを作成します。 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。 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 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 ma

PythonプログラムのシンプルなUIでリアルタイムのグラフを表示するために、等高線図をアニメーション化できます。 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。 形状10×10次元のランダムデータを作成します。 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。 関数*func *を繰り返し呼び出してアニメーションを作成します 、FuncAnimation（）クラスを使用します。 関数の等高線値を更新するために、メソッド animate（）を定義できます。 、 FuncAnimati

Matplotlibで3Dパラメトリック曲線の線の色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。 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。 パラメトリック曲線を作成するには、 theta、z、r、xを初期化します。 およびy 変数。 x、yをプロットします およびz scatter（）を使用したデータポイント メソッド。 プロットのタイトルを設定します。 図