Python

matplotlibで3Dプロットのアスペクト比を設定するには、次の手順を実行できます- figure（）の使用 メソッド、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。 現在の軸を取得し、必要に応じて Projection=3dを使用して作成します。 numpyを使用して、データポイントR、Y、zを作成します。 R、Y、zを使用して表面プロットを作成します。 set_aspect（auto）。を使用してアスペクト比を設定します savefig（）メソッドを使用して図を保存します。 例 from matplotlib import pyplot as

NaN値を使用して画像をガウスフィルター処理すると、行列NaNのすべての値が作成され、NaN値の行列が生成されます。 ステップ 図とサブプロットのセットを作成します。 そのマトリックスにNaN値を含むマトリックスを作成します。 データを画像として表示します。つまり、2Dの通常のラスターであるデータに表示します。 。 データにガウスフィルターを適用します。 データを画像として表示します。つまり、2Dの通常のラスターである gaussian_filter_data 。 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 matplot

pyrplot.plot（）を使用してパラメータ化された曲線を描画するには 、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。 変数を初期化するN サンプル数について。 numpyを使用してt、r、x、yのデータポイントを作成します。 図とサブプロットのセットを作成します。 plot（）を使用する xをプロットする方法 およびy 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 matplotlib.pypl

Matplotlibは暗黙の方程式をプロットする機能をサポートしていませんが、ここに示したようなコードを試すことができます。 ステップ xrangeを作成します およびyrange numpyを使用したデータポイント。 meshgrid（）を使用して座標ベクトルから座標行列を返します メソッド。 xとyから方程式を作成します。 x、y、および方程式を使用してcontour（）メソッドを使用して3D輪郭を作成します。 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 numpy as

matplotlibにプロットを表示する前に空の目盛りラベルを取得するには、次の手順を実行できます- データポイントのリストを作成します。 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。 ティックを設定する およびティックラベル set_xticks（）を使用する メソッドとset_xticklabels（） メソッド。 空の目盛りラベルを取得するには、 get_xticklabels（which =minor）を使用します 。 メソッドを表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib

複数のX軸またはY軸をプロットするには、 twinx（）を使用できます。 またはtwiny（） メソッドでは、次の手順を実行できます- 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。 [1、2、3、4、5]のデータポイントを左側のY軸スケールにプロットします。 twinx（）の使用 この方法では、X軸は共有されているが、Y軸は独立しているax2の双子の軸を作成します。 [11、12、31、41、15]のデータポイントを右側のY軸スケールに青色でプロットします。 tight_layout（）の使用 方法として、サブプロット間および

matplotlibで太字のフォントの太さのLaTeX軸ラベルを作成するには、次の手順を実行できます- numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 subplot（）の使用 メソッド、現在の図にサブプロットを追加します。 set_xticks を使用して、データポイントxおよびyでxおよびyティックを設定します およびset_yticks それぞれメソッド。 plot（）を使用してxとyをプロットします color=red。を使用したメソッド 太字のフォントの太さを設定するには、LaTeX表現を使用できます。 図を表示するには、 show（）を使用します メソ

matplotlibでデカルト座標系をプロットするには、次の手順を実行できます- 変数を初期化します（N） 値付き。 xとyのランダムなデータポイントを作成します。 分散を使用してポイントをプロットします xおよびyデータポイント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 numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayo

matplotlibで太字のフォントの太さのLaTeX軸ラベルを作成するには、次の手順を実行できます- xのデータポイントを作成します。 yのデータポイントを作成します。つまり、y =sin（x） 。 LaTex表現を使用して曲線xとyをプロットします。 ラベルをアクティブにするには、 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 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, font_manager as fm fprop = fm.FontPropertie

matplotlibでより長いサブプロットの目盛りを作成するには、 tick_params（）を使用できます。 マイナーティックとメジャーティックの長さと幅の方法。 ステップ 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。 range（2）値をプロットする sxおよびyデータポイントの場合。 「拡張領域」に押し出さずに、カラーバーの小さな目盛りをオンにします。 tick_paramsを使用します 目盛りと目盛りラベルの外観を変更するため。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from matpl

サブプロットの目盛りラベルを回転するには、 set_xticklabels（）を使用できます。 またはset_yticklabels（） 回転 メソッドの引数。 軸をチェックするために使用できる数字（x）のリストを作成します。 subplot（）を使用して軸を取得します これは、現在の図にサブプロットを追加するのに役立ちます。 set_xticks を使用して、X軸とY軸に目盛りを設定します およびset_yticks それぞれのメソッド、およびリストx（ステップ1から）。 ラベルリストを使用して目盛りラベルを設定する（[one、 two、 three、 four]

matplotlibでエッジカラーの円をプロットするには、次の手順を実行できます- 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。 現在の軸にサブプロットメソッドを追加します。 サークルを作成する Circle（）を使用するインスタンス エッジカラーのクラス および線幅 エッジの。 プロットに円のパスを追加します。 テキストを円の中に配置するには、 text（）を使用できます メソッド。 xlim（）を使用してX軸とY軸をスケーリングします およびylim（） メソッド。 図を表示するに

matplotlibでPandasシリーズの棒グラフをプロットするには、次の手順を実行できます- 1から10の範囲のさまざまなキーの辞書を作成します。 Pandasデータフレームを使用してデータフレームを作成します。 plot（）を使用して棒グラフを作成します kind =bar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 import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [

LaTeXを使用してレンダリングするときにmatplotlibの軸ティックフォントを変更するには、次の手順を実行できます- numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 subplot（）の使用 メソッド、現在の図にサブプロットを追加します。 set_xticks を使用して、データポイントxおよびyでxおよびyティックを設定します およびset_yticks それぞれメソッド。 plot（）を使用してxとyをプロットします color =redを使用するメソッド 。 太字のフォントの太さを設定するには、LaTeX表現を使用できます。

matplotlibでマウスリリースイベントの座標を表示するには、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。 図とサブプロットのセットを作成します。 10の範囲で線をプロットします。 関数をバインドする*クリック* イベントへ*button_release_event * 。 イベントとそのxおよびyデータを出力します。 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['backend'] =

matplotlibでマウスイベントの座標を保存するには、 button_press_eventを使用できます。 イベント。− 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。 図とサブプロットのセットを作成します。 10の範囲で線をプロットします 関数をバインドする*クリック* イベントへ*button_press_event*。 xを印刷します およびy イベントのデータ。 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.rcParam

コードに対して単体テストケースを作成するために、配列をxポイントとして取り、それを y =x^2としてプロットするプロットを検討できます。 テスト中に、 y_dataを抽出します xデータポイントの場合。− ステップ メソッドを作成します。つまり、 plot_sqr_curve（x） plot（）を使用してxとx^2をプロットするには メソッドとプロットを返します。 テストするには、unittest.TestCaseを使用します。 test_curve_sqr_plot（）を記述します 次のステートメントを含むメソッド。 曲線をプロットするためにxのデータポイントを作成します。 上

Flaskでプロットを表示するには、次の手順を実行できます- 小さなアプリケーションを作成します。 Flaskアプリケーションを実行するには、現在のディレクトリに移動します。 $ export FLASK_APP =file.py $フラスコ実行 ブラウザを開き、url：http：//127.0.0.1：5000 /print-plot/を押します 図をプロットするために、ランダムを使用してxとyのデータポイントを作成できます。 作成した軸にデータポイントxとyをプロットします。 図をpng図形式で記述します。 BytesIOのコンテンツ全体を取得します オブジェクト。 例

matplotlibで複数のカラーバーを表示するには、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。 図とサブプロットのセットを作成します。 サンプルデータの数に対して変数Nを初期化します。 ランダムなdata1を作成します numpyを使用します。 data1 を使用して、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。 。 プロットにカラーバーを追加します。 異なるデータセットと軸を使用して、手順4、5、および6を繰り返します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from mat

開始ノードが「head」で、2つの整数mとnを持つリンクリストが与えられたとします。リストをトラバースして、最初のmノードがリストに保持され、最初のmノードが削除された後の次のnノードなどのいくつかのノードを削除する必要があります。リンクリストの最後に到達するまでこれを実行します。ヘッドノードから開始し、変更されたリンクリストが返されます。 リンクリスト構造は-として与えられます Node    value : <integer>    next : <pointer to next node> したがって、入力が要素=[1、