Python

Matplotlibのプロット内にテキストを追加するには、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を作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 いくつかのテキストプロパティを使用してテキストを配置します。 xをプロットします およびy plot（）を使用する メソッド。 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 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams[&

http URLからリモート画像をプロットするには、 io.imread（）を使用できます。 URLを読み取り、次の手順を実行する方法- 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。 httpURLから画像を読み込む imshow（）を使用します データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示する方法。 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 skimage import io import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figu

しきい値線のあるMatplotlib棒グラフを作成するには、 axhline（）を使用する必要があります 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。 変数、しきい値を初期化します 。 バーのリストを作成する 値。 しきい値に基づいて上下のバー値を取得します。 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。 xでバーをプロットします 、 a_threshold およびb_threshold 値。 axhline（）を使用して、軸を横切る水平線を追加します メソッド。 図を表示するには

透視図法と正投影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。 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。 投影タイプをパースペクティブに設定します on ax1 軸。 プロットのタイトルを設定します。 〜.axes.Axesを追加します サブプロット配置の一部として図に。 投影タイプを正投影に設定します ax2軸上。 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

複数の凡例エントリを含む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を使用してランダムデータを作成する hist（）を使用してヒストグラムをプロットします メソッド。 各パッチの顔に色を付けるための色のリストを作成します。 パッチを繰り返し、各パッチの顔の色を設定します。 凡例を配置するためのハンドルのリストを作成します。 legend（）を使用する 複数の凡例エントリのメソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotl

アニメーション化された正弦曲線を作成するには、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。 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。 現在の図に軸を追加して、現在の軸にします。 空のリストを含む行をプロットします。 行を初期化するには、空のリストを渡します。 正弦曲線をアニメーション化するには、正弦曲線の値を更新して、ラインインスタンスを返します。 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 py

月ごとのデータを使用してmatplotlibのバーの幅を制御するには、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ます。x およびy 、numpyを使用します。 xでバーをプロットします およびy 月ごとのデータを含むデータポイント。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np import datetime from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsi

海生線形回帰ジョイントプロットの線の色を変更するには、 join_kwsを使用できます。 jointplot（）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。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成し、Pandasデータフレームを作成します。 jointplot（）を使用します join_kwsを使用したメソッド 引数で。 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 numpy as np from matplotlib impo

男性のバープロットが異なる色を自動的に循環するようにするには、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。 さまざまな色の自動サイクラーを設定します。 パンダのデータフレームを作成してバーをプロットします。 plot（）を使用します kind =barを使用するメソッド バーをプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figs

Matplotlibサブプロットに実際のサイズでさまざまな画像を表示するには、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。 imread（）を使用して2つの画像を読み取ります メソッド（im1およびim2） 図とサブプロットのセットを作成します。 両方のサブプロットの軸をオフにします。 imshow（）を使用する im1を表示する方法 およびim2 データ。 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[&q

インタラクティブなプロットを取得するには、フィギュアをアクティブにする必要があります。 plt.ioff（）の使用 およびplt.ion（） 、プロットを使用してインタラクティブなアクションを実行できます。 Ipythonを開きます シェルを選択し、シェルで次のコマンドを入力します。 例 In [1]: %matplotlib auto Using matplotlib backend: GTK3Agg In [2]: import matplotlib.pyplot as In [3]: fig, ax = plt.subplots() # Diagram will pop up.

データ値をMatplotlibの色情報に変換するには、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。 カラーマップインスタンスを取得します。デフォルトはrc値です。 *名前*の場合 なし 。 色情報に変換できるランダムな値を作成します。 ランダムなデータポイントを作成します。x およびy 。 scatter（）を使用する xとy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。 例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.r

Matplotlibサブプロットの垂直方向のスペースを操作するには、 hspace =1を使用できます。 subplots_adjust（）で タイトなプロットレイアウトのない方法。 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。 4つのインデックスを持つ図とサブプロットのセットを作成します。 垂直方向のスペースを調整するには、 hspace =1を使用できます 。 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 m

Seabornのフェイスグリッドを使用して注釈をカスタマイズするには、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。 col1を使用してデータフレームを作成します およびcol2 列。 条件付き関係をプロットするためのマルチプロットグリッド。 プロット関数を各ファセットのデータのサブセットに適用します。 各グリッド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 pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib impo

パラメータをon_keyに渡すには fig.canvas.mpl_connect（key_press_event、on_key）、 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。 図とサブプロットのセットを作成します。 xを設定します およびy 軸のスケール。 関数をイベントにバインドします。 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.

o Matplotlibでフォントファミリのリストを取得するには、次の手順を実行できます- フォントマネージャーの反復ttflist 名前を印刷します。 フォントマネージャーの反復afmlist 名前を印刷します。 例 import matplotlib.font_manager as fm for f in fm.fontManager.ttflist:    print(f.name) for f in fm.fontManager.afmlist:    print(f.name) 出力 STIXNonUnicode STIXGeneral S

Matplotlibサブプロットの水平方向のスペースを操作するには、 wspace =1を使用できます。 subplots_adjust（）で タイトなプロットレイアウトのない方法。 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。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 4つのインデックスを持つ図とサブプロットのセットを作成します。 垂直方向のスペースを調整するには、 wspace =1を使用できます 。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np impo

Matplotlibを使用して、凡例で2つのマーカーが同じラベルを共有するようにするには、次の手順を実行できます 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。 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とyを（sin（x）とcos（x）として）プロットします。 メソッド。 場所=1で凡例を配置します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[&

Matplotlibで棒グラフの上にパーセンテージを表示するには、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。 xおよびyデータポイントを作成します。変数、幅を初期化します 。 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。 xおよびyデータポイントを含むバーを追加します。 バーパッチを反復します。 text（）を使用してバーの上にテキストを配置します 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

Matplotlibで2つの線の間の角度をプロットする最良の方法は、 Arcを使用することです。 角度弧を作成してその間の角度をプロットするクラス。 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。 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 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。 2Dラインインスタンスをl1として作成します およびl2 。 現在の軸に線を追加します。 角度をプロットするには、