JupyterLab上で周期表を用いた可視化、分析をする方法 - Qiita
bokeh拡張のインストール 続いて、bokehをjupyterlab上で動作させるための拡張をインストールします。jupyterlabとのバージョンの整合性が取れていないと、インストールに失敗しますので、https://github.com/bokeh/jupyterlab_bokeh で確認して、インストールしてください。 from __future__ import absolute_import from bokeh.models import (ColumnDataSource, LinearColorMapper, LogColorMapper, ColorBar, BasicTicker) from bokeh.plotting import figure from bokeh.io import output_file, show from bokeh.sampledata
論文のためのMatplotlibを利用した図の作り方 - Qiita
最近では、材料工学などの分野でもビッグデータ解析や機械学習をする機会が増えてきています。その際、Pythonなどを利用する機会もあるかと思います。解析した結果を図として論文やパワポ、ポスターなどに載せたいとき、普段ならOriginやNgraphなどのグラフ作成ソフトを使用しますが、せっかくならPythonのMatplotlibで綺麗に描きたいという気持ちになるはずです。そんな気持ちで色々調べた結果をまとめました。 以下に示す例は、完全に'私の主観'で綺麗と言っているので、違うと思ったら変更してください。 ライブラリの読み込み まずは最低限必要なライブラリを読み込んでおきます。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.prepro
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