Matplotlib 利用ノート — 読書ノート v1.4.0dev
Note OS Windows XP Home Edition SP 3 Windows 7 Home Premium SP 1 本稿において、利用した各パッケージのバージョンは次のとおり。 Python 2.6.6, 2.7.3, 3.4.1 Setuptools 0.6c11 Matplotlib 1.1.0, 1.1.1, 1.3.1 NumPy 1.6.0, 1.6.2, 1.8.2 PyParsing 2.0.2 PyQt 4.8.4, XXXXX 目的¶ Matplotlib パッケージはとても奥が深い。 手足のように使いこなせるようになるには、相当時間を要すると見た。 Python では遊びたいことが他にもたくさんあるので Matplotlib で目的を拡大し過ぎないように、ここまでできればいいという目的を決めておく。 個人的には次の 3 点で十分だ。 数学の教科書にありがち
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
seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.13.2 documentation
Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics. For a brief introduction to the ideas behind the library, you can read the introductory notes or the paper. Visit the installation page to see how you can download the package and get started with it. You can browse the example gallery
sourceforge.jp
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python 機械学習 環境構築まとめ - sonoshouのまじめなブログ
pythonを使った機械学習の環境構築まとめです。 python （プログラミング言語） pydev （eclipseのpython環境構築プラグイン） numpy （数学関数ライブラリ） scipy （数値解析ライブラリ） matplotlib （グラフ描画ライブラリ） cvxopt （最適化計算ライブラリ） の導入を順に説明していきます。 過去に同系統の記事を書いています。 基本的にはこの記事のみで完結致しますが、 箇所によっては過去記事の方が詳しい場合があります。 わからなくなった場合は過去記事も参照してみて下さい。 ＜過去記事＞ Python インストール Pydev インストール matplotlibを使ってグラフを簡単表示 (含Numpy導入) pythonの導入Python Japan User's Group http://www.python.jp
プラズマ核融合学会誌２月【８４－２】／講座３
# sample script 1 import re data_id = ”Vf-i-dia” shot_id = ”73116” extension = ”.dat” data_path_r = ”./” rfile=data_path_r+data_id+”@”+shot\ _id + extension fr = open(rfile, ”r”) for line in fr: a = re.split(”,”, line) print a[0], a[1] Practical Data Analysis Using Open Source Software 3. Practical Data Analysis Using Python SUZUKI Yasuhiro author’s e-mail: ysuzuki@LHD.nifs.ac.jp ! -30 -20 -10 0 1
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