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もあります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」と判断して読み込
名曲の楽譜データをMusicXML形式で入手し、プログラムで可視化する方法 - roombaの日記
はじめに 様々な曲の楽譜をデータとして扱えたら楽しそうだと思いませんか？ かといって手動で入力するのも大変です。どこかでダウンロードできると嬉しい… 調べてみたところ、クラシック音楽の楽譜データの多くがCC Zeroライセンスで公開されていることが分かりました。この記事では、 好きな曲の楽譜データを検索・ダウンロードする方法 楽譜データのファイル形式・解析方法 Pythonを使って楽譜データをプログラム中の配列として取り込む方法 取り込んだ楽譜データをグラフで可視化する方法 を紹介しています。 目次 はじめに MusicXMLファイルのダウンロード MusicXMLファイルの展開 拡張子を.mxlから.zipに変更 解凍 確認 MusicXMLの内容 どこが重要か パートリスト パート 1. <measure number="1" width="***">：小節 2. <attribute
Python Tutor - Visualize Code Execution
Visualize code execution for Python, Java, C, C++, and JavaScript This is the only tool that lets you debug code step-by-step and get personalized AI tutoring. Python Tutor is designed to imitate what an instructor in an introductory programming class draws on the blackboard: Instructors use it as a teaching tool, and students use it to visually understand code examples and interactively debug the
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
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