matplotlib

Python 線やマーカーの設定

線のスタイル

作成するグラフの線やマーカーのスタイルは、各作図メソッドの引数から設定できる。

同じ座標系にグラフを重ねて描いていく場合、線は自動的に色分けされる。線の色は設定されたカラーサイクルに従って循環する。カラーサイクルはplt.rcParams['axes.prop_cycle']から確認、設定できる。デフォルトではTableauというツールで開発された10色のカラーパレットが使われて

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【#8】初心者が頑張るデータサイエンティスト勉強日誌 【Matplotlibの基礎】

皆さんこんにちは週7フリーランスのりゅうです。

全4回にわたるライブラリの基礎編も今回で最後です。Matplotlibについて勉強していきましょう。

【前回のnote】

Matplotlibを使うための準備

import matplotlib.pyplot as plt

こちらでMtplotlibの描画に関する機能を「plt.機能名」と略記できるようにしておきます。

そしてMatplo

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週7フリーランスりゅうに興味を持ってくださりありがとうございます!!
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Python 複数のグラフを並べる

格子状にグラフを並べる

単純に複数のグラフを並べたい場合にはplt.subplots関数を使用する。この関数に並べたいグラフの行数と列数を指定すると、それに合わせてAxesが作成される。Axesはグラフの配置に合わせてNumPyの配列にまとめられており、各Axesにはインデキシングでアクセスできる。

ラベルやタイトルが描画領域の外に出てしまう場合などに、グラフの位置や大きさを調整したいことがあ

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Python グラフ作成の基礎

基本的な2次元グラフ

MatplotlibのグラフはFigureオブジェクトと、その中にある1つ以上のAxesオブジェクトで構成されている。Figureは図全体の描画領域で、Axesは1つのグラフを描く領域(座標系)を表す。複数のグラフを並べるときは、1つのFigureの中に複数のAxesが含まれる構成になる。

Figureはplt.figure関数などで作成できる。

画像の解像度はdpi引

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matplotlibでグラフタイトルを日本語表記にする方法

お久しぶりです。

この一ヶ月くらいnoteから離れてましたがやはりアウトプットする場所としてnoteはとてもいいと気づき戻ってきました。

自分がその日経験したことを書き記すことは記憶の定着に繋がりとてもよきです。

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さて雑談はこの辺にして、

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記事を読んでくれてありがとう!
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取材にpythonを取り入れる。

ライターだけれど、pythonのチュートリアルをやってみた。

その結果、同プログラミンのライブラリーのpandasとmatplotlibに特化することに決めた。

その理由は、

1)初学者にとって、たとえばClassといった特有のコンセプトを理解するのに時間を要してしまう(あるいは理解できないまま)。そのほか、プログラマーになるわけでもないので、習得するために要する時間に対して、得るものは極め

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ニュートン法で求めるベッセル関数の零点

Pythonを使った数値解析・アルゴリズムに関する投稿第2弾です。以下ではニュートン法を用いてベッセル関数の零点を求めるということをやっていきます。基本的な微積分の計算ができれば理解できるよう丁寧に説明していきますので、物理学と数理最適化のいずれかに関心のある方には楽しめる内容になると思います。

 ベッセル関数とは古典物理学の複数の分野で現れる「特殊関数」の一種です。様々な応用先がある重要な関数

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読んでいただいて嬉しいです!
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グラフ作成練習: コロナ感染者数推移

#pandas #seaborn #matplotlib #python #Jupyter_Notebook #グラフ #コロナ

*あくまで練習の題材です。科学的な何かを導き出そうとしているわけではないです。データの正確性の保証などもできません。

データ

厚生労働省と東京都がオープンデータとして公開してた!いい時代になったなぁ(;ω;)感動した・・

読み込み

read_csvにリンクを渡

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ありがとうございますm(_ _)m

【Day6_Python_matplotlib_Seaborn】独学3ヶ月でデータサイエンティストにどこまで近づけるかチャレンジ

どうも、totaです。チャレンジ6日目(Day6)の報告です。が、その前にとてもうれしくありがたいことがありました。というのもある方からnoteの"サポート"をいただきました。感謝でございます。初学者の学習過程を情報発信することで少しでもお役に立てたら嬉しい限りです。引き続きよろしくお願いします。

それではまずはここまでの流れです。
Day1: Docker + JupyterLab環境構築
D

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マジでありがとうございます!!!!
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【Day5_Python_apply関数】独学3ヶ月でデータサイエンティストにどこまで近づけるかチャレンジ

こんにちは、totaです。チャレンジ5日目の報告です。
あっという間に5日目が終わりました。ここまでのチャレンジの経過を記載しておきます。
Day1: Docker + JupyterLab環境構築
Day2: Python基本文法, NumPy
Day3: Pandas(.fillna()まで)
Day4: Pandas(.apply()まで)
Day5: Pandas(.pivot_table

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マジでありがとうございます!!!!
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