Python

入力テキストファイルから非常に単純な棒グラフをプロットするには、次の手順を実行できます- バー名の空のリストを作成します および高さ 。 テキストファイルを読み、各行を繰り返します。 名前を追加する および高さ リストに。 バーをプロットします リストの使用 （ステップ1）。 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["f

4Dプロットを作成するために、x、y、z、およびcの標準データポイントを作成できます。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。 ステップ figure（）を使用する フィギュアを作成する、または既存のフィギュアをアクティブ化する方法。 サブプロット配置の一部として図を追加します。 numpyを使用してx、y、z、cのデータポイントを作成します。 散布図を使用して散布図を作成します 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 im

matplotlibグラフをフルスクリーンで表示するには、 full_screen_toggle（）を使用できます。 メソッド。 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。 2つのリストを使用して線をプロットします。 現在のフィギュアのフィギュアマネージャーを返します。 フルスクリーン画像を切り替えるには、 full_screen_toggle（）を使用します メソッド。 図を表示するには、show（）メソッドを使用します。 例 from matplotlib import pyplot a

Seabornで2つのグラフを並べてプロットするには、次の手順を実行できます- 2つのグラフを作成するには、 nrows =1、ncols =2を使用できます。 フィギュアサイズ（7、7）。 キーcol1を使用してデータフレームを作成します およびcol2 、パンダを使用 。 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します。 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。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import pandas as pd import numpy

matplotlibで回転する3Dグラフを作成するには、アニメーションを使用できます。 関数を繰り返し呼び出すためのクラス。 ステップ メッシュグリッドの数、関数を呼び出すための1秒あたりの頻度、フレーム番号の変数を初期化します。 曲線のx、y、z配列を作成します。 ラムダ関数を使用してz配列を作成する関数を作成します。 関数をアニメーションクラスに渡すには、ユーザー定義関数を作成して前のプロットを削除し、x、y、zarrayを使用してサーフェスをプロットします。 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。 subplots（）メソ

PythonのmatplotlibでX軸の値を設定するには、次の手順を実行できます- xデータポイントとyデータポイントの2つのリストを作成します。 xticksを入手する 範囲値。 plot（）を使用して線をプロットします xtick範囲値とyデータポイントを使用するメソッド。 xticksを置き換えます xticks（）を使用したX軸値 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["figure.figsize

matplotlibカラーマップの特定の値の色を再定義するには、次の手順を実行できます- カラーマップを入手する インスタンス。*名前の場合、デフォルトでrc値になります。 * get_cmap（）を使用するとNoneになります 灰色のカラーマップを使用したメソッド。 「norm.clip=False 」の場合、範囲外の低い値の色を設定します set_under（）を使用する メソッド。 imshow（）の使用 メソッド、データを画像、つまり2D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

凡例マーカーとラベルの間のスペースを調整するために、凡例メソッドでlabelspacingを使用できます。 ステップ label1で線をプロットします 、 label2 およびlabel3 。 スペース変数を初期化して、凡例マーカーとラベルの間のスペースを増減します。 凡例を使用する ラベル間隔を使用するメソッド 引数で。 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, 3.5

matplotlibヒストグラム関数のビンの情報を取得するには、次の手順を実行できます- データの番号のリストを作成します とビン。 histogram（）を使用して、一連のデータのヒストグラムを計算します メソッド。 履歴を取得する およびエッジ ヒストグラムから（ステップ2）。 ヒストグラムで頻度を見つけます。 ビンでバーを作成します （ステップ1）および周波数 （ステップ4）データ。 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

プロット上のグリッドのサイズを定義するには、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。 サブプロット配置の一部として、図に軸を追加します。 入力リストを使用して曲線をプロットします。 xとyのマージンを0にします。 Xグリッドを設定するために、入力ティックポイントを渡すことができます。 現在の線のスタイルでグリッド線をレイアウトするには、 grid（True）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 m

matplotlib軸の相対シフトを削除するには、次の手順を実行できます- 2つの入力リストを含む線をプロットします。 gca（）の使用 メソッドで、現在の軸を取得してから、X軸のインスタンスを返します。主要なティッカーのフォーマッターを取得します。相対シフトを削除するには、 set_useOffset（False）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["figure.figsize"] = [7.00

matplotlibプロットとインターレースされたprintステートメントをiPythonでインライン表示するには、次の手順を実行できます。 ステップ matplotlibからpyplotをインポートします。 履歴のデータのリストを作成します プロット。 変数「i」を初期化します 印刷ステートメントで使用します。 データのリストを繰り返します（ステップ2）。 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。 印刷ステートメントを配置します。 hist（）を使用してヒストグラムをプロットします メソッド。 「i」

matplotlibでNaN値をプロットして操作するには、次の手順を実行できます- いくつかのNaN値を持つnumpyを使用してデータを作成します。 imshow（）を使用します データを画像として、つまり2D通常のラスター上に、カラーマップとデータを使用して表示する方法（手順1から）。 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"] = [7.00, 3.50]

長方形の中に円を配置するには、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を追加します。 長方形を作成します とサークル インスタンス。 現在の軸に長方形パッチを追加します。 サークルを追加します 現在の軸にパッチします。 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。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib from matplotlib

networkxの形を変えるには Pythonのグラフでは、次の手順を実行できます- パンダの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。 from_pandas_edgelist（）を使用して、エッジリストを含むPandasDataFrameからグラフを返します。 メソッド。 matplotlibでグラフGを描画します。 「from」キーのリストを増減することで、ネットワークを再構築できます。 とから 。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import pandas as pd import networkx as nx fr

matplotlibの円の中にテキストを配置するには、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 クラス。 サークルを追加します プロット上のパス。 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。 図を表示するには、 show（）を使用します

matplotlibで軸を切り替えるには、subplots（）メソッドを使用してFigureを作成し、2つのサブプロットを追加します。曲線をプロットし、xおよびyデータを抽出して、これらのデータを2番目のプロットされた曲線に設定します。 ステップ numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 図を作成し、2つのサブプロットのセットを追加します。 両方の軸にプロットのタイトルを設定します。 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。 get_xdataを使用してxおよびyデータポイントを抽出します およびget_yd

matplotlibのサブプロットの目盛りラベルの密度を下げるために、密度に最小値を割り当てることができます。 ステップ 変数、密度を初期化します 。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 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。 xticks（）を使用して、X軸の現在の目盛りの位置とラベルを取得または設定します 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 matplotlib import pyplot as plt pl

matplotlibの凡例ボックスのサイズを調整するには、legendメソッドでborderpad引数を使用できます。 ステップ line1を作成します およびline2 線幅の異なる2つのリストを使用します。 図に凡例を配置し、凡例ボックスのサイズを調整するには、 borderpad =2を使用します legend（） 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["figure.figsize"] = [7.00, 3

Seabornプロットの凡例のフォントサイズを大きくするには、fontsize変数を使用して、 legend（）で使用できます。 メソッド引数。 ステップ パンダを使用してデータフレームを作成します。キーは、数、カウント、および選択です。 barplot（）を使用してSeabornで棒グラフを作成します メソッド。 変数を初期化しますfontsize フォントサイズを大きくするには 伝説の。 legend（）を使用する 引数にfontsizeを使用して図に凡例を配置するメソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import