Python

Python Pandasでデータフレーム列の値をX軸ラベルとして設定するには、 xticksを使用できます。 plot（）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。 column1キーのパンダを使用してデータフレームを作成します 。 plot（）を使用してPandasデータフレームをプロットします X軸の列としてcolumn1を使用するメソッド。 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 impo

MatplotlibでX軸ラベルのスペースを増やすには、 subplots_adjust（）でspacing変数を使用できます。 メソッドの引数。 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。 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をプロットします メソッド。 xlabelを配置します xlabel（）を使用する LaTexを使用したメソッド 表現。

プロット内のテキス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。 x軸とy軸の制限を設定します。 変数、文字列を初期化します 。 text（）を使用する プロットの上にテキストを配置する方法。 FuncAnimation（）を使用します テキストをアニメーション化します。テキスト軸にテキストを設定します。 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 matplotlib import pyplot as plt, animation plt.r

matplotlib凡例の行を2列に揃えるには、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、line3で線をプロットします 。 2列の図に凡例を配置します。 ncol =2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 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams

matplotlibのサブプロット間のスペースを削除するには、 GridSpec（3、3）を使用できます。 クラスを作成し、サブプロット配置として軸を追加します。 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。 グリッドレイアウトを追加して、サブプロットを図内に配置します。 グリッドのサブプロットパラメータを更新します グリッド仕様の寸法範囲で反復します。 現在の図にサブプロットを追加します。 アスペクト比を設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as pl

Seabornジョイントプロットの軸ラベル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。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 jointplot（）を使用します Seabornで共同プロットをプロットする方法。 カスタマイズされた軸ラベルを設定するには、LaTex表現または set_xlabel（）を使用できます メソッドのプロパティ。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import seaborn as sns import numpy as np

matplotlibの行にラベルを付けるには、 labelを使用できます。 plot（）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。 label =line1でプロット plot（）を使用する メソッド。 label =line2でプロット plot（）を使用する メソッド。 図に凡例を配置するには、 legend（）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.rcParams[&

PythonとMatplotlibを使用して3D散布図のアルファ値を制御するために、facecolorとedgecolorsの値を設定できます。 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。 〜.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。 numpyを使用してx、y、zデータポイントを作成します。 scatter（）を使用してx、y、z点をプロットします メソッド。 顔の色を設定します およびエッジカラー。

3D散布図で2つの点を接続するには、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（）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。 サブプロット配置として現在の図に軸を追加します。 x、y、zのリストを作成します。 scatter（）を使用してx、y、zデータポイントをプロットします メソッド ポイントを接続するには、plot（）メソッドを使用して、x、y、zのデータポイントを黒色の線で表示します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 f

matplotlibを使用してA、B、Cで図のサブプロットに注釈を付けるには、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。 nrows =1 を使用して、図とサブプロットのセットを作成します およびncols=3 。 配列上で1Dイテレータを作成します。 各軸を反復処理し、データを画像として表示します。 ループ自体に、テキストA、B、C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 from matplotlib import pyplot as plt

matplotlibでグレースケールのOpenCV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。 関数imread 指定されたファイルから画像をロードして返します。 この関数は、入力画像をある色空間から別の色空間に変換します。 データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize

OSXのmatplotlibを仮想環境で機能させるには、最初に仮想環境を作成してから、作成した環境をアクティブ化します。その後、その仮想環境にすべての依存関係をインストールします。 ステップ ubuntuを開く ターミナル。 apt-get install python-venv python -mvenv ソース/bin / activate

Python Pandasを使用してスタックイベントの期間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。 xminのリストを使用してデータフレームを作成します およびそれに対応するxmax 。 hlines（）を使用する スタックされたイベント期間をプロットするメソッド。 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 datetime import datetime as dt from matplotlib import pyplot

imshow（）を使用してnp.array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。 np.arrayを使用して2Dデータラスターを作成します 。 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["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcP

キーボード入力でPythonフィギュアを閉じるには、plt.pause（）メソッド、input、およびclose（）メソッドを使用できます。 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。 numpyを使用してランダムなtおよびyデータポイントを作成します。 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。 plot（）を使用してtおよびyデータポイントをプロットします メソッド。 プロットのタイトルを設定します。 draw（）を使用して現在の図形を再描画します メソッド。

matplotlibの画質を向上させるために、1インチあたりのドット数を増やすことができます。つまりdpi値（600より大きい）を使用でき、pdfまたは.eps形式をお勧めします。 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。 np.arrayを使用して2Dデータラスターを作成します。 データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示します。 dpi =1200および.eps形式のsavefig（）を使用して、現在の画像を保存します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np

Y軸の制限を設定するには、 ylim（）を使用できます。 メソッドと最大および最小の制限値を入力します。 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。 データポイント用に2つのリストを作成します。 maxの変数を2つ作成します および分 Y軸の値。 ylim（）を使用します Y軸の範囲を制限する方法。 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 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["fig

matplotlibフィギュアのマージンを設定するには、 margins（）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。 作成t およびy numpyを使用したデータポイント。 インデックス1の現在の図にサブプロットを追加します。 plot（）を使用してtおよびyデータポイントをプロットします メソッド。 プロットのタイトルを設定します。 インデックス2の現在の図にサブプロットを追加します。 plot（）を使用してtおよびyデータポイントをプロットします メソッド。 プロットのタイトルを設定します。

海で生まれたKDEプロットの中央値を見つけるには、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を使用してランダムデータを作成します。 データの中央値を見つけます（ステップ2）。 kdeplot（）を使用します 影付きの領域をプロットします。 axvline（）を使用します 垂直線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 seaborn as sns from matplotlib import pyplot as

yscaleをプロットするには 名前によるクラスを使用すると、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。 numpyを使用してy個のデータポイントを作成します。 numpyを使用してx個のデータポイントを作成します。 インデックス1の現在の図にサブプロットを追加します。 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。 名前による線形クラスの場合は、 yscale（ linear）を使用します メソッド。 現在のサブプロットのタイトルを設定します。異なるインデックス、 yscale（）を使用して、