Python

matplotlibフィギュアの色と線種の両方を循環させるには、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。 現在のrcParamsを設定します 、色 および線種 。 plot（）を使用してデータ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 from cycler import cycler # Set the figure size plt.rcParams["

Tpは、matplotlibを使用してX軸に単一のラベル付きティックを追加します。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。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 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を設定します 一点で。 目盛りラベルを設定します シングルティックポイントの場合。 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でプロットを添付せずにカラーバーを作成するには、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。 図とサブプロットのセットを作成します。 サブプロットのレイアウトパラメータを調整します。 クォータニオンを所定の位置に正規化します。 基準を返す クォータニオンの。 カラーバーインスタンスを取得する（cb） ベースカラーバーと水平方向。 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 imp

matplotlibでUnicode記号を使用するには、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。 text（）を使用して、図にテキストを追加します Unicode記号を使用するメソッド。ここでは、Unicode文字（Δ）を使用しました 文字コード（0394）があります。 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 # Set the figure size plt.rcParams["figure.

hist2dでカラーバーを使用するには matplotlib.pyplotで 、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。 変数を初期化しますN サンプルデータの数。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 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。 hist2dのカラーバーを作成します スカラーマップ可能なインスタンス。 図を表示するには、

Matplotlibを使用してPythonで曲線とX軸の間の領域を埋めるには、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。 xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。 xをプロットします およびy plot（）を使用したデータポイント メソッド。 fill_between（）を使用して、曲線とX軸の間の領域を塗りつぶします 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

Jupyter Notebookで2D配列をグレースケール画像として表示するには、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。 numpyを使用してランダムデータを作成します。 データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに灰色で表示します カラーマップ。 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 import numpy as np # Set the figure size plt.rcPar

matplotlibでSeabornを使用してX軸にintを日時にプロットするには、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で、3つの列があります。 カウントプロットを作成します int、つまりdob X軸上。 intを設定します 日時へ X軸のラベル。 図を表示するには、 Show（）を使用します メソッド。 例 import seaborn as sns from matplotlib i

matplotlibを使用してテーブルをX軸に揃えるには、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。 データフレームのデータのリストを作成します。 データフレームの列のタプルを作成します 。 行のリストを作成します および値 。 変数を初期化しますvalue_increment 。 データポイントを使用して棒グラフを作成します。 データをテーブルに入れます。 y-label、yticks、xticks、を設定します とタイトル プロットの。 図を表示するには、 S

一度に複数の図を1つのPDFファイルに保存するために、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。 新しいフィギュアを作成する（fig1） または、 figure（）を使用して既存のフィギュアをアクティブにします メソッド。 plot（）を使用して最初の行をプロットします メソッド。 別の図を作成します（ fig2 ）または figure（）を使用して既存の図をアクティブ化する メソッド。 plot（）を使用して2行目をプロットします メソッド。 変数ファイル名を初期化します 、

matplotlibアニメーションをtkinterフレームに埋め込むには、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。 Tkのトップレベルウィジェットを作成します これは主にアプリケーションのメインウィンドウを表します このウィジェットのタイトルを設定します。 現在の図に軸を追加して、現在の軸にします。 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。 「ax」を追加します サブプロットの配置の一部として図に。 linewidth =2でダミーの折れ線グラ

パンダの中央値で箱ひげ図を並べ替えるには、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。 3つの列を持つ、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。 データフレーム要素をマークでグループ化します およびdob 。 中央値を見つける データフレームの。 中央値のソートされた値を取得します 。 DataFrame列から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

matplotlibテーブルの透明度/不透明度を変更するには、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。 図とサブプロットのセットを作成します。 10×3次元のランダムデータセットを作成します。 列のタプルを作成します。 axis（off）を使用して軸マーカーを取り除きます。 データと列を含むテーブルを作成します。 テーブルの各セルを繰り返し、set_alpha（）メソッドを使用してその透明度/不透明度を変更します。 図を表示するには、 Show（）を使用します メソッド。

マルチプロットレイアウトのmatplotlib/seabornサブプロット間のスペースを調整するには、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。 図とサブプロットのセットを作成します。 サブプロットのレイアウトパラメータを調整します。 すべてのサブプロットに対してSeabornの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 seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt pl

streamplot matplotlibのカラーマップ/線幅の品質を向上させるために、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。 図とサブプロットのセットを作成します。 xを作成します およびy データポイントを作成してから、 np.meshgrid（）を使用します 座標ベクトルから座標行列を返します。 Xを検索 およびY xを使用する およびy データポイント。 ストリームプロットを作成します x、y、 X およびY データポイント。 線幅を使用して線幅を増やすことができま

matplotlibで棒グラフの値をパーセンテージに変更するには、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。 頻度のリストを作成します。 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。 bar（）メソッドを使用して棒グラフを作成します。 棒グラフを繰り返し、各パッチの高さを見つけ、annotate（）メソッドを使用して値をパーセンテージで入力します。 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を使用して1つの同じプロットに2つの異なる間隔の時系列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。 x1、y1を作成します およびx2 およびy2 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。 日付を含むデータをプロットします （x1、y1） および（x2、y2） データポイント。 X軸の目盛りラベルの主フォーマッターを設定します 。 xtickを回転させます tick_params（）を使用して45度のラベルを付けます メソッ

Seabornラインの線の太さを増やすには、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。 線幅でSeaborn折れ線グラフを作成します 引数の値。ここでは、 linewidth =7を設定しました 。 目盛りパラメータを回転させます 、つまりラベル 45度。 図を表示するには、 Show（）を使用します メソッド。 例 import seaborn as sns from matplotlib imp

matplotlibでバーパッチの境界線を制御するには、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。 高さのリストを作成します およびラベルのタプル 。 bar（）を使用します edgecolorを使用したメソッド バーパッチの色を制御するための引数で。ここでは、 edgecolor =greenを使用しました 。 目盛りを設定します およびラベル X軸の。 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 matplo

カウントプロットのバーの上部にカウント値を表示するには、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。 1つの列でPandasデータフレームを作成します。 カウントプロット 量的な変数ではなく、カテゴリ全体のヒストグラムと考えることができます。 カウントプロットの返された軸を繰り返し、バーの上部にカウント値を表示します。 図を表示するには、 Show（）を使用します メソッド。 例 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt