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matplotlibに関するdarupantsのブックマーク (6)

  • Matplotlibの使い方②（plt.bar、plt.pie、plt.hist2d）｜Pythonによる可視化入門 #2 - Liberal Art’s diary

    Pythonを使うにあたって使いこなせると便利なのがMatplotlibをはじめとする可視化用のライブラリです。とはいえ、ドキュメントを読むとなると必要な機能をピンポイントで探すのが大変なので、入門者向けに軽い導入はあると良さそうです。 当シリーズではそれを受けてPythonを用いたデータの可視化についてよく使う機能を中心にまとめていきます。 #1ではmatplotlib.pyplotより、plt.plot、plt.scatter、plt.histについてまとめました。 #2では下記の"Sample plots in Matplotlib"が機能を知るには良さそうだったのでこちらより機能をいくつかご紹介できればと思います。 Sample plots in Matplotlib — Matplotlib 3.1.0 documentation 以下目次になります。 1. 基本的なグラフの描画

    Matplotlibの使い方②（plt.bar、plt.pie、plt.hist2d）｜Pythonによる可視化入門 #2 - Liberal Art’s diary

  • Matplotlibの使い方①（plt.plot、plt.scatter、plt.hist）｜Pythonによる可視化入門 #1 - Liberal Art’s diary

    Pythonを使うにあたって使いこなせると便利なのがMatplotlibをはじめとする可視化用のライブラリです。とはいえ、ドキュメントを読むとなると必要な機能をピンポイントで探すのが大変なので、入門者向けに軽い導入はあると良さそうです。 当シリーズではそれを受けてPythonを用いたデータの可視化についてよく使う機能を中心にまとめていきます。 #1ではまず基本的なライブラリであるMatplotlibの概要や使いこなすにあたって、よく使う機能を中心にまとめたいと思います。 以下目次になります。 1. Matplotlibの概要、インストール 2. matplotlib.pyplotのよく使う基本的な可視化機能（plt.plot、plt.scatter、plt.hist） 3. まとめ 1. Matplotlibの概要、インストール 1節ではまずMatplotlibの概要の説明とインストールに

    Matplotlibの使い方①（plt.plot、plt.scatter、plt.hist）｜Pythonによる可視化入門 #1 - Liberal Art’s diary

  • VirtualEnv環境でmatplotlibなどがimportできない - Qiita

    Python 3.4.3(Pyenvにて) ipython==4.0.1 matplotlib==1.5.0 notebook==4.0.6 2015年12月11日現在最新版がはいってるということ エラー内容 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/Users/user/graph/lib/python3.4/site-packages/matplotlib/init.py", line 1131, in rcParams = rc_params() File "/Users/user/graph/lib/python3.4/site-packages/matplotlib/init.py", line 975, in rc_params return rc_params_from_file(fname,

    VirtualEnv環境でmatplotlibなどがimportできない - Qiita

  • サーバサイドにおけるmatplotlibによる作図Tips - Qiita

    「計算を行い結果を作図して確認」という作業において計算をリモートで実行するケースも多い．この作業フローについて思い浮かぶ選択肢は以下の通り． 計算結果の出力データ（ログ）をファイルに保存．（テキストベースだったり，シリアライズしたものだったり．）それをクライアントに転送し，別のプログラムで作図，確認する． Jupyter Notebookを使う．サーバにてJupyter Notebookサービスを動かし，クライアントからWeb Browserで接続，もちろん図もBrowser上で確認． サーバとリモートデスクトップ接続して，一連の作業を行う． サーバサイドで作図，図のファイル出力まで行う．PNG，PDF等イメージファイルをクライアントPCで見る． これまでは選択肢1, 2を選ぶことが多かったが，今回，選択肢4のサーバサイドでの作図についてTipsを紹介したい． 最初の失敗 「matplot

    サーバサイドにおけるmatplotlibによる作図Tips - Qiita

  • とりあえず描く — matplotlib 1.0 documentation

    1次元のリストをグラフ化¶ 「なんでもいいからとりあえずグラフ出してみろ」 という情緒の欠片もないような人は、以下のコードを書きましょう。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt plt.plot( [3,1,4,1,5,9,2,6,5] ) plt.show() グラフ作成に使うのは matplotlib の pyplot ですが、plt という名前でインポートするのが慣例です。 plt.plot() でリストをグラフとして描写し、 plt.show() で画面に出力します。

  • matplotlib入門 - りんごがでている

    matplotlibはPythonでグラフを描画するときなどに使われる標準的なライブラリです。 画像ファイルを作るばかりでなく、簡単なアニメーションやインタラクティブなグラフを作ることも可能です。 実際の例はmatplotlibサイトのギャラリーで見ることができます。 matplotlib/gallery matplotlibは本家のサイトやどこかのブログにあるチュートリアルや例を描画してみるぶんには簡単なのですが、 実際に自分でプロットするとなると基礎的な概念を理解していないと使いにくいライブラリでもあります。 また、基礎的な概念を理解していないとドキュメントを参照する際にもどこを見て、どう実用すればいいのかわかりません。 そこで、この記事ではそのあたりのmatplotlibの基礎を解説していきます。 なお、Python自体の知識はある程度仮定していますが、matplotlib自体の実装

    matplotlib入門 - りんごがでている
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