Python

Pythonに変数を追加するにはplt.title（） 、次の手順を実行できます- numpyとnum（変数）を使用してxとyのデータポイントを作成し、yを計算して、これをタイトルに設定します。 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 赤い色の方法。 変数numを使用して曲線のタイトルを設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize&q

matplotlibで漸近線/不連続性を処理するには、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。 軸プロットをオフにします。 xおよびyデータポイントで線をプロットします。 軸を横切る水平線を追加します、x=0。 軸を横切る垂直線を追加します、y=0。 曲線y=1/xの凡例を配置します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figur

棒グラフの列にテキストを表示するには、 text（）を使用できます。 バー列の特定の場所（xとy）にテキストを配置できるようにする方法。 ステップ x、y、およびパーセンテージのリストを作成します 。 bar（）を使用して棒グラフを作成します メソッド。 圧縮されたx、y、およびパーセンテージを繰り返します バー列のテキストを配置します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3

matplotlibで折れ線グラフをアニメーション化するには、次の手順を実行できます- 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。 x軸とy軸のスケールを制限します。 numpyを使用してxおよびtデータポイントを作成します。 座標ベクトルX2およびT2から座標行列を返します。 plot（）を使用して、xおよびFデータポイントで線をプロットします メソッド。 アニメーションプロットを作成するには、yデータを更新します。 関数*func *、current fig、animate、を繰り返し呼び出してアニメーショ

matplotlib円グラフの左側のラベルを削除するには、次の手順を実行できます- 時間、アクティビティ、色のリストを作成します。 pie（）を使用して円グラフをプロットします メソッド。 matplotlibの左側のラベルを非表示にするには、 plt.ylabel（ ）を使用できます。 空白の文字列を使用します。 例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout&qu

虹のようなマルチカラーの線をプロットするために、7つの虹の色のリストを作成できます（VIBGYOR）。 ステップ numpyを使用してデータポイントのxを作成します。 色のリストを作成します（レインボーVIBGYOR）。 色リストの長さの範囲で繰り返します。 xで線をプロットします およびy（x + i / 20） plot（）を使用する メソッド、マーカー=o、線幅=7 および色[i] ここで、iはインデックスです。 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 im

matplotlibのヒストグラムデータから折れ線グラフをプロットするには、numpyヒストグラム法を使用して一連のデータのヒストグラムを計算します。 ステップ 現在の図にサブプロットを追加します。nrows=2、ncols =1 およびインデックス=1 。 numpyヒストグラム法を使用して、一連のデータのヒストグラムを取得します。 hist（）を使用してヒストグラムをプロットします edgecolor =blackを使用するメソッド 。 インデックス2では、計算されたデータを使用します（numpyヒストグラムから）。それらをプロットするには、 plot（）を使

matplotlib等高線図の軸線または原点を描画するには、 contourf（）を使用できます。 、 axhline（）y =0 およびaxvline（）x=0。 numpyを使用してx、y、zのデータポイントを作成します。 軸のプロパティを設定するには、 plt.axis（off）を使用できます。 メソッド。 contraf（）を使用します x、y、zデータポイントを使用するメソッド。 x=0とy=0の線を赤い色でプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np import mat

手順 subplots（）の使用 メソッド、図と図のサイズ（7、7）のサブプロットのセットを作成します。 時間の2つのキーを使用してデータフレームを作成します および速度 。 配列のサイズを取得します。 テーブルを使用して現在の軸にテーブルを追加します メソッド。 テキストがセルの幅に収まるまでフォントサイズを縮小します。 表にフォントサイズを設定します。 顔の色、エッジの色を設定します およびテキストの色 matplotlibテーブルを反復することによって。 図を保存して表示します。 例 import numpy as np import

すべてのラベル値を表示するには、 set_xticklabels（）を使用できます およびset_yticklabels（） メソッド。 ステップ 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。 現在の図にサブプロットを追加するのに役立つsubplot（）を使用して軸を取得します。 それぞれset_xticksメソッドとset_yticksメソッドを使用してX軸とY軸に目盛りを設定し、xをリストします（手順1から）。 ラベルリスト（ [one、 two、 three、 four]で目盛りラベルを設定します ）および set_xticklabels（）を

matplotlibで中空の四角いマークを作成するには、マーカー ksを使用できます。 、 markerfacecolor =none、markersize =15 、および markeredgecolor =red 。 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。 図を作成するか、既存の図をアクティブにし、サブプロット配置の一部として図に軸を追加します。 plot（）メソッドを使用してxおよびyデータポイントをプロットします。中空の四角いマークを作成するには、マーカー「 ks」を使用できます およびma​​rkerfacecolor= none

Pythonで円周率の倍数で軸ティックを設定するには、次の手順を実行します- piを初期化します 変数、シータを作成します numpyを使用したyデータポイント。 シータをプロットする およびyはplot（）を使用します 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。 margins（）を使用して自動スケーリングマージンを設定または取得するための便利なメソッド 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 matplot

軸ラベルと凡例に下付き文字でテキストを書き込むには、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。 上付き文字のテキストラベルを使用してxおよびyデータポイントをプロットします。 xlabelを使用する およびylabel 添え字付き 本文中。 legend（）を使用します プロットに凡例を配置する方法。 サブプロット間およびサブプロット周辺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 numpy as np import matplotlib.pyplo

ワッフルチャートは、目標に向けた進捗状況を表示するために通常作成される、魅力的な視覚化手法です。新しいフィギュアを作成したり、既存のフィギュアをアクティブにしたりするときに、 FigureClass =Waffleを使用できます。 。 ステップ 辞書を使用してパンダのデータフレームを作成します。 FigureClass =Waffle、number of rows =5 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 、 values =df.price およびlabels=df.books 。 図を表示するには、 show（）を使用しま

Pythonで密度マップ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side、x、y、zを作成します。 Numpy linspace 3番目の数値に基づいて2つのポイント間にデータを作成するのに役立ちます。 サイドデータを使用して座標ベクトルから座標行列を返します。 xとyを使用して指数データを作成します（ステップ2）。 pcolormesh（）を使用して、不規則な長方形グリッドで疑似カラープロットを作成します 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 p

hist2dのカラーバーを追加するには プロットでは、スカラーのマッピング可能なオブジェクトをcolorbar（）メソッドの引数に渡すことができます。 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。 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。 hist2d（）を使用して2Dヒストグラムプロットを作成します メソッド。 hist2dスカラーマップ可能インスタンスのカラーバーを作成します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np from m

pcolormeshをアニメーション化するには matplotlibでは、次の手順を実行できます- 図とサブプロットのセットを作成します。 numpy を使用してx、y、tデータポイントを作成します 。 X3を作成します 、 Y3 およびT3、メッシュグリッドを使用して座標ベクトルから座標行列を返します。 pcolormesh（）を使用して、不規則な長方形グリッドで疑似カラープロットを作成します メソッド。 colormeshでカラーバーを作成する 軸。 pcolormeshをアニメーション化する Animation（）を使用する クラスメソッ

set_xlim −X軸の表示制限を設定します。 set_xbound −X軸の数値の下限と上限を設定します。 xlimとxboundを設定するには、次の手順を実行できます- subplots（2）の使用 、図とサブプロットのセットを作成できます。ここでは、2つのサブプロットを作成しています。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 軸1を使用して、 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。 set_xlim（）を使用してx制限を設定します メソッド。 軸2を使用して、plot（）メソッドを使用

matplotlibの円の内側に長方形をプロットするには、次の手順を実行できます- 図を使用して、新しい図を作成するか、既存の図をアクティブにします メソッド。 現在の軸にサブプロットを追加します。 Rectangle（）を使用して、長方形と円のインスタンスを作成します およびCircle（） クラス。 軸にパッチを追加します。 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 impo

同じビン幅を持つ2つのヒストグラムを作成するために、一連のデータのヒストグラムを計算できます。 ステップ ランダムデータaと正規分布bを作成します。 同じビン幅の変数binsを初期化します。 hist（）を使用してaとbinをプロットします メソッド。 hist（）を使用してbとビンをプロットします 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 numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize&quo