【matplotlib】時系列グラフ横軸目盛りの塗り潰れ解消法 - よちよちpython
今回は、時系列データグラフにおいて日付フォーマットや表示を変更する方法。 matplotlibで折れ線グラフを描いたとき、横軸の文字が重なって塗り潰れることがあります。 時系列データの横軸（日付）に限定ですが、日付を短く表示しそれを解消する方法のメモ。 結論から書くと、 DataFrameインデックスを横軸をdatetime型日付にした後、 グラフ作成で次の「追加」文を加える。 # 時系列データの時間軸用を追加すること！ import matplotlib.dates as mdates plt.plot(データ) # 普通にグラフを描く # フォーマット変更はこれ追加 / ("%y/%m")をいじる plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%y/%m")) # 目盛のインターバル変更はこれ追加 /（interva
[確率思考の戦略論] 1.確率理論の導入とプレファレンスの数学的説明
import numpy as np import scipy from scipy.stats import binom %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'svg' import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns print("numpy version :", np.__version__) print("matplotlib version :", matplotlib.__version__) print("sns version :",sns.__version__) numpy version : 1.18.1 matplotlib version : 2.2.2 sns version : 0.8.1
![[確率思考の戦略論] 1.確率理論の導入とプレファレンスの数学的説明](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1c2288eb344765bc26ac66fb71d3ea3b95ee9641/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwayama.io%2Fimages%2Favatar.webp){kind=avatar}
日曜化学(3)：分子軌道法と可視化（Python/matplotlib） - tsujimotterのノートブック
いよいよ 分子軌道 を計算してみたいと思います。 今回の記事の内容を理解するとエチレンやブタジエンやベンゼンなどの分子軌道が計算でき、それをPythonのプログラムで可視化できるようになります。 これまで３回に渡って書いてきた「日曜化学シリーズ」の記事ですが、今回がまさに集大成となっています。 過去の記事を前提にお話しますので、まだの方はシリーズの過去記事をご覧になってください。 tsujimotter.hatenablog.com （番外編の日曜化学(2.5)は読まなくても、今回の内容については大丈夫です。） 前回までの記事で計算したのは、水素様原子という 原子核が１つ・電子が１つ のものでした。 そうなると、原子核が２つ以上で電子が１つ の状況（つまり分子）を計算したくなると思います。 上記の状況はポテンシャルによって表すことができますので、ハミルトニアンに反映させればシュレーディンガ
Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo
matplotlib inline の謎解明！ |「書けと言われたので書いています」から卒業 - YutaKaのPython教室
Jupyter Notebookでmatplotlibを使用する場合には、インポートする前に %matplotlib inline と記述しますよね？では… なぜinlineと入力しているのでしょうか？ 入力し忘れても動くことがあるのはなぜでしょうか？ %matplotlib notebookというコマンドもあるのをご存じでしょうか？ この記事では、matplotlib inlineの謎について解説していきたいと思います！ Jupyte Notebookのmatplotlibの読み込み｜%matplotlib inline %matplotlib inlineを指定したときの挙動 グラフがアウトプット行に出力される plt.show()を省略してもグラフが出力される plt.show()でアウトプット行に２つのグラフ表示 %matplotlib inlineの意味はバックエンドの指定 バッ
pyscience11 で C++ から SciPy と Matplotlib を使う - yokaze.github.io
私事ですが、GitHub で pyscience11 というライブラリを公開しています。 このライブラリは Header-Only で、C++ から NumPy, SciPy, Matplotlib を手軽に使うことができます。 動作には pybind11 が必要です。 次の例では、pybind11 の組み込み Python 環境で誤差関数 (erf) を表示しています。 #include <pybind11/embed.h> #include <pybind11/pybind11.h> #include <pyscience11/matplotlib.h> #include <pyscience11/matplotlib/pyplot.h> #include <pyscience11/numpy.h> #include <pyscience11/scipy/special.h> name
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
Python: matplotlib で動的にグラフを生成する - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は matplotlib を使って動的にグラフを生成する方法について。 ここでいう動的というのは、データを逐次的に作って、それを随時グラフに反映していくという意味を指す。 例えば機械学習のモデルを学習させるときに、その過程 (損失の減り方とか) を眺める用途で便利だと思う。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.13.5 BuildVersion: 17F77 $ python -V Python 3.6.5 $ pip list --format=columns | egrep -i "(matplotlib|pillow)" matplotlib 2.2.2 Pillow 5.2.0 もくじ もくじ 下準備 静的にグラフを生成する 動的にグラフを生成する グラフを延々と描画し続ける Jupyte
【初心者向け】Jupyter+Pandas+matplotlibを使ったデータ分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、データ分析部でバイトをしている子田（id:woody_kawagoe）です。 ニュースパスのログを集計して分析するといった業務を行っています。Gunosyで分析に利用しているツールとしては主にJupyter, Pandas, matplotlibがあります。 この組み合わせは非常に相性が良く、研究でも役立つと思います。 そこで今回のブログではデータ分析に役立つtipsや学んだことをまとめます。 Jupyter Pandas matplotlab データ分析の基本的な流れ 参考資料 Jupyter jupyter.org ブラウザ上で利用できる開発環境です。 対話型で、作成したスクリプトと出力結果の対応関係が非常に見やすいです。 スクリプトでprint文をかかなくても最終行に変数おけば表示してくれます。 またgithub上にJupyterで作成できるipynbファイルを置くと他の
Pythonで株価データを取得し、Matplotlibで可視化する。 - Fire Engine
はじめに 株価データは、代表的な時系列データの一つですが、Pythonはこの時系列データを取り扱うのを非常に得意としています。特に、Pythonライブラリの一つであるpandasはもともと金融データを扱うために開発されたため、時系列データの分析に強力な機能を数多く備えています。 今回やることは非常にシンプルで、下記の２点だけです。（すべてIPython Notebook上で行っています。） １. Google Financeからトヨタの株価データを取得する。 ２. 取得した株価データを時系列データとしてプロットする。 株価データの取得 まず始めに、下記のように必要となるライブラリをインポートします。 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np import matplotlib.py
ようこそ 庄野研究室 へ — サイト
庄野研究室とは… 主に下に述べたような研究テーマを取り扱っています．興味のある方や、議論したい方はぜひ遊びにいらしてください．研究室は電気通信大学の西地区にあります。お待ちしております。 研究テーマ 近年では計算機技術が誰でも簡単に使えるようになり、そのご利益が享受できるようになってきています。 その反面、人間や動物の脳がどのような情報処理を おこなっているかは未だ人類にとって未知の領域となっています。これは情報処理の機構が多分異なっていることに起因しています。脳は比較的単純な部品（というと怒られそうですが…）であるニューロンと呼ばれる部品からなりたっており、ひとつひとつの ニューロンは高い能力をもっているわけでも精度の高い動作をしているわけもありません。それどころか生体の内部のさまざまな雑音によって非常に不確かな情報処理をせざるをえない状態にあります。 ところが、このニューロンが莫大な個
私訳「暫定的 NumPy チュートリアル」 - naoya_t@hatenablog
# 原文：http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial このチュートリアルを読む前に、Pythonについてちょっとは知っているべきだ。記憶をリフレッシュしたいと思うなら、Pythonチュートリアルを見てくるがいい。 このチュートリアルに出てくる例を試したいなら、あなたのPCに少なくとも Python NumPy はインストールされているべきで、他に入ってると便利なのは： ipython は拡張されたインタラクティブなPythonシェルで、NumPyの機能を探検するのにとても便利 matplotlib があると図表の描画が可能になる SciPy はNumPyの上で動く科学計算ルーチンを沢山用意してくれる 基礎 NumPy の主要なオブジェクトは、同じ型（普通は数）の要素のみから成り、正の整数のタプルで添字付けされた、均質なテーブル（というか多次元
Klog » Blog Archive » Mac mountain lionにmatplotlibを入れる
macにpythonのグラフ描画ライブラリ「matplotlib」を入れるのに結構てこずったので、作業ログを残しておく。Web上には様々リファレンスがあったが、いずれもそのページのみで完結するものはなかった。このページでは実際にグラフを描画するところまで詳細に解説する。 全体の流れはlion版を解説している以下のサイトが参考になる。しかし、かなり簡略化されているので不親切。 ・Mountain LionでMatplotlibを使えるようになるまで 環境 Mac OS X 10.8.2 1.パッケージ管理「Homebrew」をインストール 参考：Mountain Lionへパッケージ管理「Homebrew」をインストールする手順のメモ 1.AppstoreからXcodeをインストール 2.Xcodeを起動してXcode Command Line Toolsをインストール Xcode
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PyQt4を使ってQt GUI上にmatplotlibのグラフを表示する参考資料 - e405の日記
matplotlib（pythonのplotting library）はPyQtに対応している（現状PySideは対応していない模様）．次のリンクが参考になりそうだ． SciPy Cookbook — SciPy Cookbook documentation Scipy公式．詳しい． http://matplotlib.sourceforge.net/examples/animation/animation_blit_qt4.html matplotlib公式のサンプル． matplotlib with PyQt GUIs - Eli Bendersky's website More PyQt plotting demos - Eli Bendersky's website 追記（2011-05-22） PyQt4 + matplotlib のアプリ開発に成功．上の資料のほか，次の資料も役
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SciPyとmatplotlibのインストール(Python) - Qiita
Ubuntu 12.04にpipでmatplotlibを入れようとしたら詰まった件 - ふゆみけ
http://www.lowindata.com/2013/installing-scientific-python-on-mac-os-x/
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