Python

サブプロットは図をnrow*ncolsの部分に分割でき、plt.xticksはサブプロットのxticksをプロットするのに役立ちます。 ステップ 1行目と2行目の2つのリストを作成します。 現在の図にサブプロットを追加します。nrow=1、ncols =2、index=1です。 破線のスタイルで線1を描画します。 自動スケーリングマージン（0.2）を設定または取得します。 xticksを均等な場所に配置します。 X軸のタイトルを設定します。 現在の図にサブプロットを追加します。nrow=1、ncols =2、index=2です。 2行目をプロット

パーセンタイルは、スコアが同じセット内の他のスコアとどのように比較されるかを表すために統計で使用される用語です。このプログラムでは、Pandasシリーズのnパーセンタイルを見つける必要があります。 アルゴリズム Step 1: Define a Pandas series. Step 2: Input percentile value. Step 3: Calculate the percentile. Step 4: Print the percentile. サンプルコード import pandas as pd series = pd.Series([10,20,30,40,50])

このプログラムでは、Pandasシリーズの各要素の頻度を計算します。 pandasライブラリの関数value_counts（）は、要素の頻度を見つけるのに役立ちます。 アルゴリズム Step 1: Define a Pandas series. Step 2: Print the frequency of each item using the value_counts() function. サンプルコード import pandas as pd series = pd.Series([10,10,20,30,40,30,50,10,60,50,50]) print("Serie

このプログラムでは、与えられた数の倍数が存在するインデックス位置を見つけます。このタスクには、NumpyライブラリとPandasライブラリの両方を使用します。 アルゴリズム Step 1: Define a Pandas series. Step 2: Input a number n from the user. Step 3: Find the multiples of that number from the series using argwhere() function in the numpy library. サンプルコード import numpy as np listnum

このタスクでは、Pandasシリーズの文字列の長さを確認します。この目的のために、Pandasライブラリのstr.len（）関数を使用します。 アルゴリズム Step 1: Define a Pandas series of string. Step 2: Find the length of each string using the str.len() function. Step 3: Print the results. サンプルコード import pandas as pd series = pd.Series(["Foo", "bar",

このプログラムでは、「2020年8月24日」のような日付文字列を2020-08-2400:00:00に変換します。このタスクを解決するために、pandasライブラリのto_datetime（）関数を使用します。 アルゴリズム Step 1: Define a Pandas series containing date string. Step 2: Convert these date strings into date time format using the to_datetime format(). Step 3: Print the results. サンプルコード import p

正規表現は、検索パターンを定義する一連の文字です。このプログラムでは、これらの正規表現を使用して、有効な電子メールと無効な電子メールをフィルタリングします。 さまざまなメールでPandasシリーズを定義し、どのメールが有効かを確認します。また、正規表現の目的で使用されるreと呼ばれるPythonライブラリを使用します。 アルゴリズム Step 1: Define a Pandas series of different email ids. Step 2: Define a regex for checking validity of emails. Step 3: Use the re.s

plt.hist（bin =）を使用してヒストグラムをプロットしながら、対数ビンを設定できます。 ステップ 範囲が100の配列xを作成します。 plt.hist（）メソッドを使用してヒストグラムをプロットします。対数スケールで等間隔の数値を返す対数ビンを使用して、対数ビンを渡すことができます。 現在の軸を取得し、必要に応じて作成して、X軸のスケールを設定します。 図を表示するには、plt.show（）メソッドを使用します。 例 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np x = np.array(

datetimeモジュールは、日付と時刻を操作するためのクラスを提供します。曜日、週番号、曜日など、さまざまな形式で表示されます。 アルゴリズム Step 1: Import datetime. Step 2: Print day of the week. Step 3: Print week number. Step 4: Print day of the year. サンプルコード import datetime print("Day of the week: ", datetime.date.today().strftime("%A")) pri

Tkinterライブラリを使用して簡単な画面を作成します。 アルゴリズム Step 1: Import tkinter. Step 2: Create an object of the tkinter class. Step 3: Display the screen. サンプルコード import tkinter as tk window = tk.Tk() 出力

このプログラムでは、指定された単語がpythonキーワードであるかどうかを確認します。そのために、キーワードライブラリの関数iskeyword（）を使用します。 アルゴリズム Step 1: Import keyboard. Step 2: Check if the given string is a keyword or not. サンプルコード import keyword words = ["city", "music", "in", "if"] for word in words:    

この記事では、OpenCVライブラリを使用して画像を読み取って表示する方法を学習します。 OpenCVは、主にリアルタイムのコンピュータービジョンを目的としたプログラミング機能のライブラリです。画像を読み取る前に、画像がプログラムと同じディレクトリにあることを確認してください。 アルゴリズム Step 1: Import OpenCV. Step 2: Read an image using imread(). Step 3: Display the image using imshow(). サンプルコード import cv2 as cv image = cv.imread ('

パンダを使用して、データフレームを作成し、axvline線を使用して、作成した軸に垂直線を設定します。 ステップ パンダを使用して、データフレームを作成できます。 データフレームを作成すると、ヘルプを作成するのに役立ちます。 axvline（）を使用して、軸を横切る垂直線を追加します。色は緑で、linestyle=dashedです。 axvline（）を使用して、軸を横切る垂直線を追加します。色は赤で、linestyle=dashedです。 plt.show（）を使用して、プロットを表示します。 例 import pandas as pd from matpl

この記事では、プログラムコードを使用して、JupyterNotebookを使用して3Dプロットをインタラクティブにする方法を示します。 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。 subplotsメソッドを使用してfig変数とax変数を作成します。ここで、デフォルトのnrowsとncolsは1、projection =’3d”です。 np.cosおよびnp.sin関数を使用してx、y、およびzを取得します。 x、y、z、およびcolor=redを使用して3Dワイヤーフレームをプロットします。 現在の軸にタイトルを設定します。

このプログラムでは、画像の配色をrgbからグレースケールに変更します アルゴリズム Step 1: Import OpenCV. Step 2: Read the original image using imread(). Step 3: Convert to grayscale using cv2.cvtcolor() function. サンプルコード import cv2 image = cv2.imread('colourful.jpg') cv2.imshow('Original',image) grayscale = cv2.cvtColor(im

このプログラムでは、OpenCV関数line（）を使用して画像に単純な線を描画します。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import cv2. Step 2: Read the image using imread(). Step 3: Get the dimensions of the image using the image.shape method. Step 4: Define starting point of the line. Step 5: Define the end point of the line. Step 6: Define the thicknes

このプログラムでは、OpenCVライブラリを使用して画像に楕円を描画します。同じようにOpenCV関数ellipse（）を使用します。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import cv2. Step 2: Read the image using imread(). Step 3: Set the center coordinates. Step 4: Set the axes length. Step 5: Set the angle. Step 6: Set start and end angle. Step 6: Set the color. Step 7: Set th

plt.legend（）メソッドを使用すると、凡例を作成できます。frameonを渡すと、境界線を維持するのに役立ちます。 ステップ plt.xlabel（）メソッドを使用してX軸ラベルを設定します。 plt.ylabel（）メソッドを使用してY軸ラベルを設定します。 plot（）メソッドを使用して線を描画します。 場所と凡例に描かれた旗は、場所を見つけて、その旗を国境に当てはめるのに役立ちます。 「青」と「オレンジ」の要素で凡例を設定します。 図を表示するには、plt.show（）メソッドを使用します。 例 import matplotlib.pypl

Pandasを使用すると、データフレームを作成でき、subplot（）メソッドを使用してFigureとAxes変数を作成できます。その後、ax.scatter（）メソッドを使用して、必要なプロットを取得できます。 ステップ 生徒数のリストを作成します。 生徒が取得したマークのリストを作成します。 各散乱点の色を表すために、色のリストを作成できます。 パンダを使用すると、データフレームの軸を表すリストを作成できます。 subplotsメソッドを使用してfig変数とax変数を作成します。デフォルトのnrowsとncolsは1です。 plt.xlabel（）メソッ

このプログラムでは、OpenCV関数rectangle（）を使用して長方形を描画します。この関数は、開始座標、終了座標、色と厚さ、画像自体などのいくつかのパラメーターを取ります。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import cv2. Step 2: Read the image using imread(). Step 3: Define the starting coordinates. Step 5: Define the ending coordinates. Step 6: Define the color and the thickness. Step 7: Draw