Python

Pythonでポリゴンレーダー（スパイダー）チャートを作成するには、次の手順を実行できます- ステップ 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。 スポーツを使用してPandasデータフレームを作成します および値 列。 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。 「ax」を追加します サブプロットの配置の一部として図に。 データフレーム値に基づいて、シータ値を取得します。 データフレームの値リストを取得します。 シータと値のデータポイントを使用して棒グラフを作成します。 ポリゴ

Pythonで多変量関数をプロットするには、次の手順を実行できます- ステップ 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。 ランダムなxを作成します 、 y およびz numpyを使用したデータポイント。 図とサブプロットのセットを作成します。 xを使用して散布図を作成します 、 y およびz データポイント。 ScalarMappableインスタンスのカラーバーを作成します。s 。 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 matpl

PandasまたはMatplotlibの1つのグラフに複数の箱ひげ図をプロットするには、次の手順を実行できます- ステップ 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。 2列のPandasデータフレームを作成します。 plot（）を使用してデータフレームをプロットします kind =boxplotを使用したメソッド 。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as

ローカルのrcParamsを設定するには またはrcParams matplotlibの1つの図について、次の手順を実行できます- ステップ 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。 変数を初期化するN サンプルデータの数を保存します。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 rcParamsを一時的に変更するためのコンテキストマネージャーを返します 。 現在の図のインデックス1にサブプロットを追加します。 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。

matplotlibのLaTeXフォーマッターを使用してフロートをフォーマットするには、次の手順を実行できます- ステップ 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。 曲線の間の領域を塗りつぶします。 LaTeX表現で図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 i

matplotlibの折れ線グラフのデータインデックスによって線の色を変えるには、次の手順を実行します- ステップ 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xおよびyデータポイントを作成します。 制限を小さくする、 dydx 。 ポイントを取得する およびセグメント numpyを使用したデータポイント。 図とサブプロットのセットを作成します。 呼び出されたときに、データをある範囲に線形に正規化するクラスを作成します。 numpy配列から画像配列を設定します*A * 。 コレクシ

日付パンダデータフレームごとに集計してプロットするには、次の手順を実行できます- ステップ 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。 データフレームdfを作成します 、2次元、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データ。 日付パンダデータフレームごとに集計された値を取得します。 dfをプロットします （ステップ3） kind =barを使用 。 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 pandas as pd from matplotlib

Pythonクラスの列で階層化された箱ひげ図を作成するには、次の手順を実行できます- ステップ 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。 2次元、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データのPandasデータフレームを作成します。 データセットのヒストグラムを計算します。 列で始まる箱ひげ図を作成します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt

海生まれの2つのヒートマップを組み合わせるには、次の手順を実行できます- ステップ 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。 2つのPandasデータフレームを作成します。 図とサブプロットのセット、 ax1を作成します およびax2 。 ax1 に、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 およびax2 。 ティックを移動する およびティックラベル （存在する場合）軸の右側。 サブプロット間のパディングの幅を、平均軸幅の一部として最小に保ちます。 図を表示するには、 show（）を使用します

matplotlibで等しい面積のビンを使用してヒストグラムを作成するには、次の手順を実行できます- ステップ 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。 equal_areaを使用してヒストグラムをプロットします パッチの面積を等しくする方法。 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 plt.rcParams["fig

Seabornを使用して、接続されたポイントで複数の系列散布図を作成するには、次の手順を実行できます- ステップ 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。 2次元、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データのPandasデータフレームを作成します。 条件付き関係をプロットするためのマルチプロットグリッド。 データの各ファセットのサブセットにプロット関数を適用します。 xを使用して散布図とデータポイントをプロットします およびy データポイント。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 i

matplotlib内の現在のすべての数値をフラッシュするには、 close（all）を使用します メソッド。 ステップ 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。 「FirstFigure」というタイトルのフィギュアを作成します。 「2番目の図」というタイトルの別の図を作成します。 すべての図を閉じるには、 close（all）を使用します 。 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["

Pylabで生成された画像からY軸を削除するには、プロットの現在の軸を取得し、 set_visible（False）を使用します。 メソッド。 ステップ 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。 現在の図の現在の軸を取得します。 Y軸の可視性をFalseに設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np impo

matplotlibでエラーバーが重ならないようにするために、次の手順を実行できます- ステップ 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。 名前のリストを作成します。 y1とy2のデータポイント、およびエラーye1、ye2を取得します。 図とサブプロットのセットを作成します。 可変の2Dアフィン変換trans1を作成します およびtrans2 。 yとxを、エラーバーが付いた線やマーカーとしてプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as n

matplotlibで2Dnumpy配列を分散させるには、次の手順を実行します- ステップ 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。 100×3次元のランダムデータを作成します。 scatter（）メソッドを使用して、2D numpy配列、つまりデータをプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # Set the figure size plt.rcParams["

xticklabelsを設定するには matplotlibの日付については、次の手順を実行できます- ステップ 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。 エポックのリストを2つ作成します および値 。 エポックから日付のリストを取得します 。 図とサブプロットのセットを作成します。 plot（）を使用して日付と値をプロットします メソッド。 xticklabelsを設定します 、日付フォーマッターを取得し、メジャーフォーマッターを設定します。 目盛りラベルの重複を削除するには、10回転させます。 図

Pythonを介して3D色付きの表面を取得するには、次の手順を実行できます- ステップ 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xおよびyデータポイントを作成します。 3Dデータ、つまりzを取得します。 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。 3D軸を取得します。 表面プロットを作成します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

sharexを挿入するには および共有 matplotlibの2つの軸から、「なし」を使用できます。 、つまり、偽 またはなし 。各サブプロットのX軸またはY軸は独立しています。 ステップ 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。 2つの変数行を初期化します および列 。 図とサブプロットのセットを作成します。 rows =2の軸を繰り返します およびcols=4 。 軸にランダムデータをプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.py

Pythonのプロットで点の座標を表示するには、次の手順を実行できます- ステップ 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。 変数を初期化するN numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 xを圧縮します およびy データポイント;それらを繰り返し、座標を配置します。 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 import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize&quo

matplotlibで凡例マーカーのサイズとアルファを設定するには、次の手順を実行できます- ステップ 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。 変数を初期化するN サンプルデータの数を保存します。 xおよびyデータポイントをma​​rker=*でプロットします 。 図に凡例を配置します。 マーカーのサイズとマーカーのアルファ値を設定します。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np pl