Python

matplotlibアノテーションを回転させて線に一致させるには、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。 〜.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。 変数m（勾配）とc（切片）を初期化します。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 シータを計算してテキストを回転させます。 plot（）を使用して線をプロットします xとyを使用したメソッド。 text（）を使用して行にテキストを配置しま

軸の作成後にサブプロットのサイズまたは位置を変更するには、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。 〜.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。 GridSpec（）を使用して図内にサブプロットを配置するためのグリッドレイアウト クラス。 グリッド仕様の位置を設定します。 subplotspecを設定します インスタンス。 〜.axes.Axesを追加します add_subplot（）を使用してサブプロット

2つの目盛りの間にラベルを配置するには、次の手順を実行できます- サンプルデータをロードします、r。 配列のコピーを作成し、指定したタイプにキャストします。 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。 日付とサンプルデータをプロットします。 set_major_locator（）を使用して、メジャー/マイナーティッカーのロケーターを設定します およびset_minor_locator（） メソッド。 set_major_locator（）を使用してメジャー/マイナーフォーマッターのロケーターを設定します およびset_minor_format

matplotlibでテーブルのフォントサイズを変更するには、 set_fontsize（）を使用できます メソッド。 ステップ 図とサブプロットのセットを作成します。nrows=1 およびncols=1 。 numpyを使用してランダムデータを作成します。 列を作成 値。 軸をタイトにします およびオフ 。 変数を初期化しますfontsize フォントサイズを変更します。 set_font_size（）を使用してテーブルのフォントサイズを設定します 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 matpl

Pythonでカラーバーを使用して2D行列をプロットするには、numpyを使用して2D配列行列を作成し、その行列を imshow（）で使用します。 メソッド。 ステップ data2Dを作成します numpyを使用しています。 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。 ScalarMappableインスタンスのカラーバーを作成する*mappable * colorbar（）を使用する メソッドとimshow（） スカラーマッピング可能な画像。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 imp

サンプルごとに確率密度関数をプロットするために、xおよびyデータポイントにnumpyを使用できます。 ステップ numpyを使用してxおよびpデータポイントを作成します。 plot（）メソッドを使用してxおよびpデータポイントをプロットします。 X軸を範囲内でスケーリングします。 図を表示するには、show（）メソッドを使用します。 例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams[&q

Seabornカウントプロットに表示されるグループの数を制限するために、変数 group_countを使用できます。 、 countplot（）で使用されます メソッド引数。 ステップ 図と2セットのサブプロットを作成します。 2つのキーを使用して、パンダを使用してデータフレームを作成します。 変数group_countを初期化します countplot（）でグループ数を制限するには メソッド。 countplot（）を使用します バーを使用して、各カテゴリのビンの観測数を表示する方法。 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。 例

画像セグメンテーションをnumpyでオーバーレイするには、次の手順を実行できます- 10×10次元のマスクされた配列を作成します。 一部の領域では、マスクされた配列を1に更新します。 numpyを使用して画像データを作成します。 条件が満たされた配列をマスクして、マスクされたデータを取得します。 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 mrthod。 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

Pythonで複数のサブプロットに水平線をプロットするには、サブプロットを使用して複数の軸と axhline（）を取得できます。 水平線を引く方法。 ステップ 図とサブプロットのセットを作成します。ここでは、3つのサブプロットを作成します。 axhline（）を使用する 各軸に水平線を引く方法。 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 fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3) plt.rcParams["figure.figsiz

長方形のエッジカラーをmatplotlibに入れるには、次の手順を実行します- 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。 サブプロットを追加します 現在の軸へのメソッド。 Rectangle（）を使用して長方形のインスタンスを作成します エッジカラーのクラス および線幅 エッジの。 プロットに長方形のパスを追加します。 テキストを長方形に配置するには、 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

matplotlibのマーカーと線に同じ色を設定するには、次の手順を実行します- m、nを初期化します およびx numpyを使用したデータポイント。 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。 clf（）を使用して図をクリアします メソッド。 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。 反復可能なマーカータイプからマーカーを取得します。 1からnまでの範囲を繰り返します。 plot（）を使用して、ループ内の線とマーカーをプロットします 線に同じ

散布点のデフォルトの色は青です。 matplotlib散布点のデフォルトの青色を取得するには、 annotate（）を使用して注釈を付けることができます。 メソッド。 ステップ 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。 （-1、1）の位置に散布点をプロットします。 そのポイントのラベルを追加します。 （-0.9、1）の位置に散布点をプロットします。 そのポイントのラベルを追加します。 （1.9、1）の場所に散布点をプロットします。 そのポイントのラベルを追加します。 xlimおよびylimメソッドを使用してx軸とy軸をスケーリングします。 図を表示

mathshowのfigsizeを変更するには、figureメソッドの引数でfigsizeを使用し、fignum inmatshow（）メソッドを使用します。 ステップ 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。 パンダを使用してデータフレームを作成します。 matshow（）を使用する 新しいFigureウィンドウに配列を行列として表示するメソッド。 引数fignum None、int、またはFalseの値を取ることができます *なし*の場合は、自動番号付けを使用して新しい図ウィンドウを作成します。 ゼロ以外の整数の

Python OpenCVで画像を読み取るには、次の手順を実行できます- ファイルから画像を読み込みます。 指定したウィンドウに画像を表示します。 キーが押されるのを待ちます。 すべてのHighGUIウィンドウを破棄します。 例 import cv2 img = cv2.imread("baseball.png", cv2.IMREAD_COLOR) cv2.imshow("baseball", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 出力

Matplotlib Pythonの図でX軸のステップを設定するには、次の手順を実行できます- ステップ データポイントのリストx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。 xticksを設定します およびティックラベル ローテーション=45 。 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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.

カラーバーの目盛りのフォントサイズを変更するには、次の手順を実行できます- 5☓5次元のランダムデータセットを作成します。 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。 スカラーのマッピング可能なオブジェクト画像を使用してカラーバーを作成します。 fontsizeの変数を初期化して、カラーバーの目盛りサイズを変更します。 軸を使用tick_params（） カラーバーの目盛りサイズを設定する方法。 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 pyplot as plt p

networkxのノードの輪郭の色を変更するには、 set_edgecolor（）を使用できます。 メソッド。 ステップ fromを使用してPandasデータフレームを作成します およびから キー。 エッジリストを含むPandasDataFrameからグラフを返します。 ノードの位置を取得します。 draw_networkx_nodes（）を使用してグラフのノードを描画します 。 set_edgecolor（）を使用してノードの輪郭の色を設定します 。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from networkx import * import ma

カラーバーの目盛り数を設定するには、次の手順を実行できます- numpyを使用してランダムデータを作成する データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示します。 colorbar（）を使用してカラーバーを作成します 画像スカラーマップ可能オブジェクトを使用するメソッド。 set_ticks（）を使用して、カラーバーの目盛りと目盛りラベルを設定します およびset_ticklabels（） 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 p

Seaborn棒グラフのエラーバーをオフにするには、次の手順を実行できます- オンラインリポジトリからサンプルデータセットをロードします（インターネットが必要です）。 点推定と信頼区間をバーで表示します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df

データをimshow（）にプロットするには matplotlibのカスタムカラーマップを使用すると、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を使用してランダムなデータポイントを作成します。 カラーマップを生成します 色のリストからのオブジェクト。 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 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.colors import Liste