Python

mplot3dで軸をスケーリングするには、次の手順を実行できます- figure（）を使用して、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。 Axes3D（）を使用したInstantaite3DAxesインスタンス クラス。 X軸をスケーリングするには、 set_xlim3d（）を使用します メソッド。 Y軸をスケーリングするには、 set_ylim3d（）を使用します メソッド。 Z軸をスケーリングするには、 set_zlim3d（）を使用します メソッド。 プロットを表示するには、 show（）を使用します メソッド。

matplotlibで色を長方形に設定するには、次の手順を実行できます- figure（）を使用して、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（）を使用したサブプロット配置の一部としての図へ メソッド。 長方形は、幅と高さのあるアンカーポイントを介して定義されます。 長方形のパッチをプロットに追加します。 xlim（）を使用してxとyの制限を設定します およびylim（） 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 m

一連の点の中心を取得するには、リストのすべての要素を追加し、その合計をリストの長さで割って、結果が対応する軸の中心になるようにします。 ステップ データポイントのリストを2つ作成します。 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。 xおよびyデータポイントの中央のタプルを取得します。 プロットに中心点を配置します。 xおよびyデータポイントの中心のラベルとして中心に注釈を付けます。 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 pl

matplotlibの長方形にテキストを追加するには、長方形の中心点に注釈メソッドでラベルを追加します。 ステップ figure（）を使用して、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の配置を追加します。 プロットに長方形を追加するには、 Rectangle（）を使用します 長方形オブジェクトを取得するクラス。 プロットに長方形のパッチを追加します。 長方形にテキストラベルを追加するために、長方形の中心値、つまりcxとcyを取得できます。 annotate（）を使用する 長方形にテキストを配置する方

Pythonを使用して3Dグラフ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。 3D軸オブジェクトを取得します。 データポイントのx、y、zリストを作成します。 scatter3D（）を使用して3D散布点を追加します メソッド、x、y、zデータポイント、 markersize =150 およびma​​rker=diamond 。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from mpl_toolkits.mplot3d imp

subplot2gridを使用するときに共有するには 、次の手順を実行できます- numpyを使用してランダムデータt、x、y1、y2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。 colspan =3 を使用して、通常のグリッド内の特定の場所にサブプロットを作成します およびrowspan=2 。 colspan =3 を使用して、通常のグリッド内の特定の場所にサブプロットを作成します およびsharex=ax1 （ステップ3）。 plot（）を使用してtとy1およびy2を使

sns.clustermapを提供するには データセットの場合、次の手順を実行できます- 1つのステップで複数のテーマパラメータを設定します。 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）。 アイテムを返す およびドロップ フレームから。 KeyErrorを発生させます 見つからない場合は、 pop（）を使用します メソッド。 clustermap（）を使用して、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 メソッド。 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Pythonで時系列をプロットするには、次の手順を実行できます- numpyを使用してxポイントとyポイントを作成します。 plot（）を使用して作成されたxポイントとy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 matplotlib.pyplot as plt import datetime import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams[&q

matplotlibフィギュアからSVGファイルをエクスポートするには、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。 図とサブプロットのセットを作成します。 numpyを使用してランダムな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。 .svgを保存します savefig（）を使用してファイルをフォーマットする メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib import pyplot

matplotlibのデータのリストからヒストグラムを作成するには、次の手順を実行できます- データのリスト、つまりx個のデータポイントを作成します x個のデータポイントを使用してヒストグラムをプロットします。 図を表示するには、show（）メソッドを使用します。 例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [[300, 400, 500

matplotlibで数値をカラースケールに変換するには、次の手順を実行できます。 ステップ numpyを使用してx、y、cデータ​​ポイントを作成します。 データポイントをPandasデータフレームに変換します。 subplots（）メソッドを使用して、新しい図を作成するか、既存の図をアクティブにします。 ホットカラーマップを入手してください。 データを線形に正規化するには、 Normalize（）を使用できます クラス。 散布点をxおよびyデータポイントと線形正規化カラーマップでプロットします。 xticksを設定します xデータポイントの場合。 カラーバーを作成するには、ス

matplotlibの図の凡例を配置して位置合わせするには、次の手順を実行できます- line1をプロットします およびline2 plot（）を使用する メソッド。 図に凡例を配置します。 bbox_to_anchorを使用します 位置を設定し、凡例要素を水平方向に配置します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.aut

Pythonのmatplotlibで等高線図をアニメーション化するには、次の手順を実行できます- 形状10☓10次元のランダムデータを作成します。 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。 関数を繰り返し呼び出すことでアニメーションを作成します*func * FuncAnimation（）を使用する クラス。 関数の等高線値を更新するために、 FuncAnimation（）で使用できるメソッドanimateを定義できます。 クラス。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np impor

3D numpy配列から3Dプロットを作成するには、numpyを使用して3D配列を作成し、x、y、zポイントを抽出します。 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 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。 size =（3、3、3）のランダムデータを作成します 。 3Dアレイからx、y、zデータを抽出します。 作成した軸に3D散乱点をプロットします 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import num

Pythonで球の表面に点をプロットするには、 plot_surface（）を使用できます。 メソッド。 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。 add_subplot（）を使用してサブプロットのセットを追加します 3Dプロジェクションを使用した方法。 変数を初期化します、 r 。 シータを入手する numpyを使用した球面ポイントとx、y、zデータポイントの値。 plot_surface（）を使用してサーフェスをプロットします メソッド。 図を表示するには、 show（）

Seaborn facetgridでヒートマップを正方形にするには、 heatmap（）を使用します。 10×10のランダムデータセットを使用する方法。 ステップ サイズが10×10で、最小が-1、最大が10のランダムデータを作成します。 heatmap（）を使用して、長方形のデータを色分けされた行列としてプロットします データとカラーマップを使用したメソッドtwilight_r 。 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 sn import matplotlib.pyplo

matplotlibでcontourfプロットとsurface_plotをレイヤー化するには、次の手順を実行できます- 変数、 delta、xrange、yrange、を初期化します numpyを使用したxとy。 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。 Projection =3dの現在の軸を取得します 。 xおよびyデータポイントを使用して3Dカウントプロットを作成します。 xおよびyデータポイントを使用してサーフェスをプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用します メ

各サブプロットの軸テキストを回転させるには、引数に回転を含むテキストを使用できます。 ステップ 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。 subplots_adjust（）を使用してサブプロットのレイアウトパラメータを調整します メソッド。 suptitle（）を使用して、中央に配置されたタイトルを図に追加します メソッド。 軸のタイトルを設定します。 プロットのxラベルとyラベルを設定します。 い

matplotlibのfigureからカラーバーインスタンスを取得するには、カラーバーのimshowスカラーマップ可能オブジェクトを使用してカラーバーインスタンスを取得します。 ステップ 配列の10×10次元、-1から1の間のデータポイントでランダムデータを取得します。 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します。*mappable * 、 imshow（）を使用 オブジェクト。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 impo

plt.figure（）。close（）： フィギュアウィンドウを閉じます。 close（） 単独で現在の数値を閉じます close（h） 、hはFigureインスタンスであり、そのFigureを閉じます close（num） number =numで図を閉じます close（name） 、nameは文字列で、そのラベルで図を閉じます close（all） すべてのフィギュアウィンドウを閉じます 例 from matplotlib import pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot() plt.sho