Python

matplotlibのプロットからデータを抽出するには、 get_xdata（）を使用できます。 およびget_ydata（） 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y個のデータポイントを作成します。 yデータポイントをcolor=redでプロットします およびlinewidth=5 。 データ抽出用のステートメントを印刷します。 get_xdata（）を使用します およびget_ydata（） プロットからデータを抽出する方法（ステップ3）。 xおよびyデータを印刷します（ステップ5）。 図を

軸を共有するときに目盛りラベルを表示するには、 subplot（）を使用するだけです。 shareyを使用したメソッド 口論。デフォルトでは、 y 目盛りラベルが表示される可能性があります。 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。 subplot（）を使用して、現在の図にサブプロットを追加します メソッド、ここで nrows =1、ncols =2 およびindex=1 軸の場合ax1 。 軸1に線をプロットします。 subplot（）を使用して、現在の図にサブプロットを追加します メソッド、ここで n

ヒストグラムプロットの中央にラベルを配置するために、各パッチの中点を計算し、 xticks（）を使用してそれに応じてティックラベルを配置できます。 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。 ランダムな標準サンプルデータxを作成します。 ビンの数の変数を初期化します。 hist（）を使用する ヒストグラムプロットを作成する方法。 各パッチの中央にある目盛りのリストを計算します。 ティックラベルのリストを作成します。 xticks（）を使用する xticksを配置する方法 およびラベ

matplotlibを使用して箱ひげ図に点の散布図を追加するには、boxplot（）メソッドを使用し、Pandasデータフレームを列挙して、散布図をプロットするxおよびyデータポイントを取得します。 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。 キーBox1を使用してDataFrameクラスを使用してデータフレームを作成します およびBox2 。 データフレームから箱ひげ図を作成します。 xを検索 およびy データを使用した散布図の場合（ステップ1）。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

matplotlibの最小、最大、平均、標準偏差の箱ひげ図を作成するには、 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☓5次元のランダムなデータセットを作成します。 データから最小、最大、平均、標準偏差を見つけます。 ステップ3、最小、最大、平均、標準偏差のデータを使用してPandasデータフレームを作成します。 データフレーム列から箱ひげ図を作成します。 例 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams

プロットの凡例にテキストラベルを表示するために、引数にhandlelength =0、handletextpad =0、fancybox=0の凡例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。 ランダムなxを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 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をプロットします およびy plot（）を使用したデータポイント 凡例に「ジグザグ」というラベルが付いたメソッド。 legend（）を使

Matplotlib/Seabornプロットの特定のセルにカスタム境界線を追加します。 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。 いくつかの列を含むデータフレームを作成します。 行列データセットを階層的にクラスター化されたヒートマップとしてプロットします。 サブプロットの配置としてヒートマップ軸を取得します。 Matplotlibの特定のセルにカスタム境界線を追加するために、変数border_colorを初期化できます。 カスタムボーダーカラーを使用して、ヒートマップ軸に長方形パッチを追加します。 図を表示するには、 show（）を使

matplotlibでハッチの線幅を変更するには、paramsでハッチの線幅を設定できます。 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=sin（x） numpyを使用したデータポイント。 プロットのハッチの線幅を設定します。 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 線幅が設定された「/」ハッチを持つ正方形のマーカーを使用する方法。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib import

matplotlibマーカーの向きを制御するために、マーカーのいくつかの側面、スタイル、回転、または向きを含むマーカータプルを使用できます。 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。 10の異なる回転の配列を作成します。 Zip x 、 y そして私。それらを繰り返し、 plot（）を使用してポイントをプロットします マーカータプルを使用したメソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import nump

matplotlibでヒートマップの上/下の三角形のみをプロットするには、numpyを使用してマスクされた2D配列を取得し、それらを画像に変換してヒートマップを作成します。 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。 5×5次元のランダムデータを作成します。 numpy.tri（）を使用します 指定された対角線の下に1があり、他の場所に0がある配列を作成するメソッド。 マスクされた配列を使用してマスクされた2D配列データを取得します（手順3を使用）。 imshow（）を使用する データを画像として、つまり2D

matplotlibを使用して離散値のヒストグラムをプロットするには、 hist（）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。 離散値のリストを作成します。 hist（）を使用する bins=データの長さでデータをプロットする方法 およびedgecolor=black 。 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&quo

annotate（）を使用できます 図面の外側に注釈を配置する方法。 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。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 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。 scatter（）を使用する xをプロットする方法 およびy スターマーカーと銅色マップを使用したデータポイント。 図面の外側に注釈を配置するには、それに応じてxy座標タプルを使用します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド

matplotlibの財務グラフで週末をスキップするには、データフレームで時間を繰り返し、平日が5または6の場合はプロットをスキップします。 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。 キーを使用してデータフレームを作成します 時間。 日付フレームのzip形式のインデックスと時刻を繰り返します。 繰り返されるタイムスタンプが平日5または6である場合は、それらをプロットしないでください。 平日5または6以外は、ポイントをプロットします。 Y軸の現在の目盛りの位置を設定します。 グリッド線でプロットをレイ

Seabornラインプロットに破線をプロットするには、 linestyle =dashedを使用できます。 lineplot（）の引数で 。 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。 lineplot（）を使用します xを使用するメソッド およびy 引数のデータポイントとlinestyle=dashed 。 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 a

matplotlibでテキストの背景の透明度を調整するために、 alphaを変更できます。 bboxのディクショナリの値 facecolor =red およびalpha=0.4 。 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。 xをプロットします およびy plot（）を使用したデータポイント メソッド。 ここで、 text（）を使用します fontdictを使用してテキストの背景を調整する方法 およびbbox x =-1.0の辞書 および

matplotlibで値がゼロのプロットをログスケールするには、 xscale（）を使用できます。 およびyscale（） symlogを使用するメソッド 名前によるクラス。 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。 plot（）を使用して、ゼロ値を含む2つのリストをプロットします メソッド。 yscale（）を使用する symlogを使用したメソッド 名前によるクラス。 xscale（）を使用する symlogを使用したメソッド 名前によるクラス。 図を表示するには、 show（）を使用します メ

matplotlibのすべてのサブプロットに同じ軸制限を設定するには、 subplot（）を使用できます。 nrows =2、 ncols =2である4つのサブプロットを作成するメソッド x軸とy軸を共有します。 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。 インデックス1で現在の図にサブプロットを追加します。 xを設定します およびy set_xlim（）を使用した軸の表示制限 およびset_ylim（） メソッド。 軸1に線をプロットします（ステップ2）。 同じ制限でインデックス2の現在の数値にサブプロット

matplotlibの製図で距離矢印をプロットするには、 annotate（）を使用できます。 矢印プロパティを持つメソッド。 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。 axhline（）を使用して、軸を横切る水平線を追加します メソッド、つまりy=3.5。 axhline（）を使用して、軸を横切る水平線を追加します メソッド、つまりy=2.5。 annotate（）を使用する 距離を示す矢印線を描画するメソッド。次のステートメントで、もう一度annotate（）メソッドを使用して、2本の水平線の間の距離を表示

matplotlibに軸のない3Dプロットに散布図をプロットするには、 scatter（）を使用できます。 メソッドを実行し、軸をオフにします。 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。 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。 ax.axis（off）を使用します 軸を非表示にする方法。 図を表示する

matplotlibで3Dバーの凡例を作成するには、3Dバーをプロットし、legend（）メソッドを使用して凡例を配置します。 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。 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。 numpyを使用して、データx3、y3、z3、dx、dy、dzのリストを作成します。 bar3d（）を使用して3Dバーをプロットします メソッド。 凡例を配置するための長方形の軸を作成します。 lege