Python

matplotlibを使用してX軸の下に脚注を追加するには、 figtext（）を使用できます。 およびtext（） 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。 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。 脚注を配置するには、 figtext（）を使用します x、y位置、ボックスを使用するメソッド プロパティ。 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.py

プロットの端とX軸の間の間隔を調整するには、 tight_layout（）を使用できます。 現在の図の下部のパディングをメソッドまたは設定します。 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。 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 plt plt.rcParams["figure.fi

画像を読み込んでKerasを使用して画像を表示するには、 load_image（）を使用します 画像を読み込んで、表示する画像のターゲットサイズを設定する方法。 ステップ load_img（）を使用します フィギュアをロードする方法。 画像のターゲットサイズを設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from keras.preprocessing import image img = image.load_img('bird.jpg', target_size=(350, 750)) img.show() 出力

同じ注釈方法で異なるフォントサイズを追加するには、次の手順を実行できます テキストを配置できるxおよびyデータポイントのリストを作成します。 変数を初期化しますlabels 、つまり文字列。 フォントのサイズのリストを作成します。 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。 上記のリストを繰り返し、各ラベルのテキストに注釈を付け、そのフォントサイズを設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize&q

デフォルトのSeabornカラーパレットを取得するには、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。 パレットを定義する色のリストまたは連続カラーマップを返します。 カラーパレットの値を水平配列としてプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParam

matplotlibでプロットキャンバスのサイズを設定するには、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。 figsizeを使用する 図のサイズを設定するには、7.50と3.50を使用します。 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 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcPar

matplotlibでParulaカラーマップを作成するには、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。 numpyを使用してカラーマップデータを作成します。 LinearSegmentedColormapを作成します 色のリストから。 ヤドリギ カラーマップを分析し、新しいカラーマップを作成するための小さなツールです。 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。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib.colors

matplotlibで2つの曲線プロット間の領域を見つけるには、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。 numpyを使用してx、c1、c2データポイントを作成します。 plot（）メソッドを使用して（x、c1）と（x、c2）をプロットします。 fill_between（）を使用して、2つの曲線c1とc2の間の領域を灰色で塗りつぶし、ハッチング「|」を付けます。 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.pyplot as plt import n

レンダラー ファイルの種類 説明 AGG PNG ラスターグラフィックス-アンチグレインジオメトリエンジンを使用した高品質の画像 カイロ png、ps、pdf、svg ラスターまたはベクターグラフィックス-Cairoライブラリを使用 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。 バックエンド名をAggに設定します 。 numpyを使用して5☓5行列配列を作成します。 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。 図を保存するには、 savefig（）を使用します

matplotlibの2つのポイント間に線分を作成するには、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。 2つのポイントを作成するには、2つのリストを作成します。 xを抽出します およびy point1の値 およびpoint2 。 xをプロットします およびy plot（）を使用した値 メソッド。 両方のポイントにテキストを配置します。 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.

折れ線グラフのY軸に複数のPandas列をプロットするには、 set_index（）を使用してインデックスを設定できます。 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。 カテゴリ1、カテゴリ2、およびカテゴリ3の列を持つデータフレームを作成します。 set_index（）を使用する 既存の列を使用してDataFrameインデックスを設定するメソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt

ヒートマップの各セルに注釈を付けるために、 annot =Trueを作成できます。 ヒートマップ（） 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。 sns.heatmap（）を使用します annot =True を使用してデータフレームをプロットするには（ステップ2） 引数にフラグを立てます。 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

条件が真の場合に単一のバーの色を変更するには、値のセットと、値が2になるまで赤で色のリストを作成できます。それ以外の場合は、リストに黄色を追加します。 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。 バーの可変幅を初期化します。 値と色の2つのリストを作成します。 bar（）を使用する 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。 例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize

凡例要素を水平に表示するには、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。 plot（）の使用 メソッド、ラベル line1、line2で線をプロットします およびline3 。 legend（）を使用して図に凡例を配置します メソッド、引数にncol値のラベルの数。 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"] = [7.50, 3.50] pl

Bokehで画像を操作するには、 image_url（）を使用します メソッドと画像のリストを渡します。 ステップ ：func：show のときにファイルに保存された出力を生成するように、デフォルトの出力状態を構成します と呼ばれます。 プロット用の新しい図を作成します。 指定されたURLから読み込まれた画像をレンダリングします。 Bokehオブジェクトまたはアプリケーションをすぐに表示します。 例 from bokeh.plotting import figure, show, output_file output_file('image.html') p = fi

matplotlibで上軸または右軸の目盛りをオフにするには、カスタム辞書を visible_ticksにすることができます。 旗を消します。 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。 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。 辞書を作成して、軸の目盛りをオフにします。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt

matplotlibの両対数プロットから科学的記数法を削除するには、 ax.xaxis.set_minor_formatter（mticker.ScalarFormatter（））を使用できます。 ステートメント。 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。 scatter（）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。 set_xscale（）を使用してx軸とy軸を設定します およびset_yscale（） メソッド。 科学的記数法を削除するには、フォー

matplotlibを使用して日時軸に再連結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 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。 長方形を定義するには、datetimeとmatplotlibの日付を使用してアンカーポイントを見つけます。 〜.Patchを追加します add_patch（）を使用して軸に メソッド。 主軸ロケーターとフォーマッターを設定

軸を非表示にし、Matplotlibを使用して3Dプロットで軸ラベルを保持するには、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 サブプロット配置の一部として図に。 numpyを使用してx、y、z、dx、dy、dzデータポイントを作成します 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、軸の色と同じ色のタプルを初期化します。 x、y、z軸の平面カラープロパティをカラータプルと同じに

Pythonでスペクトログラムの上にX軸グリッドを配置するには、grid（）メソッドを使用して、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。 numpyを使用して、t、s1、s2、nse、x、NEFT、およびFsデータポイントを作成します。 subplots（）を使用して、新しい図を作成するか、既存の図をアクティブにします nrows=2のメソッド。 plot（）を使用してtおよびxデータポイントをプロットします メソッド。 現在の線のスタイルでグリッドをレイアウトします。 X軸のマージンを設定します。 specg