早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話 - Qiita
English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題は__matplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知る__ことでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読
Matplotlibで画像の表示 | mwSoft
Matplotlibで画像の表示 概要 実践 コンピュータビジョンを読んで、出てきたサンプルコードを試したりいじったりする企画、その1-2。 Maplotlibを使ってあれこれ画像を操作してみる。Matplotlibは既にインストールされているものとする。 Pillow利用。利用方法については1-1 PILを参照。 画像の表示 まずはPillowで読み込んだ画像をそのまま表示してみる。 foo.jpgに適当な画像を保存しておく。 from PIL import Image from matplotlib import pylab as plt # 画像の読み込み img = np.array( Image.open('foo.jpg') ) # 画像の表示 plt.imshow( img ) これで画像が表示される。iPythonで動かしている場合で画像が表示されなければ、%pylabして
Matplotlib 超入門(3)文字の大きさ，グリッド幅
今回は縦軸と横軸の目盛りの設定方法を見ていきます．そして，前回挿入した文字の大きさの変更方法も扱ってみたいと思います． 今回はこちらのコードをもとにいろいろ設定していきたいと思います．行っていることは [math]y=e^{-x}\cos\left(2\pi x\right)[/math] のグラフを書いています． import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t) x = np.arange(0.0, 5.0, 0.05) plt.plot(x, f(x)) plt.xlabel('x-hoge') plt.ylabel('y-hoge') plt.title('IAtLeX') plt.show() 計算結果 お分かりかとは思いますが，念のた
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
