MatplotlibでRuntimeError,ImportErrorが出てきた時の対処法 - Qiita
MatplotlibでRuntimeError,ImportErrorになった時の対処法 経緯 Pythonの学習を進めている途中で以下のようなエラーにぶち当たり、色々試行錯誤して理解しました。せっかくなのでそれを解決するに至ったストーリーをQiitaの練習がてら残します。。。 該当のコード import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0,10,0.1) print(x) y = 2 * x + 1 print(y) plt.plot(x,y) plt.show() /Users/MYNAME/.pyenv/versions/anaconda3-5.1.0/envs/Pycharm_test/bin/python /Users/MYNAMEo/math_training/liner_function Tr
Google Colaboratory上で某ビジネス系オンラインメディアのPV推移のグラフをmatplotlibを用いて描画する - Qiita
Google Colaboratory上で某ビジネス系オンラインメディアのPV推移のグラフをmatplotlibを用いて描画するanalyticsmatplotlibpandasデータ分析GoogleColaboratory 1.概要 そういえば某ビジネス系オンラインメディアのPV推移を個人的な趣味で定点観測しているのですが、そのオンラインメディアのADページで、PVやUB(UniqueBrowser)の数値をHTMLページのTableタグで表記して公開している事に気付いたので、最近覚えたGoogle colaboratoryを使ってPandasのread_HTML()でPV数値を読み込んで、Matplotlibでグラフ描画しようというのが、本イシューの趣旨。 （注：今まで1個1個PVやUBの数値をExcel等にてコピペしてグラフ描画する的な作業をやっていたけれど、その作業が超絶面倒くさい
matplotlibを使ってデータ可視化(箱ひげ図) - Qiita
今回はPython3のmatplotlibの簡単な使い方について話したいと思います． なぜwxpythonの続きではなく？--->理由は授業で使うからの理由でmatplotlibにした． matplotlibとは 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できます． 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． https://matplotlib.org/gallery.html 準備 サンプルコードを動かす上で予めいくつかモジュールを読み込んでおきます． Wikipediaでmatplotlibを見てみると以下の4つのグラフについて紹介しました． 折れ線グラフ ヒストグラム 散布図 3Dグラフ 今回のデータ可視化する図
画像データdigits,主成分分析で3次元の可視化をしてみる - Qiita
##はじめに scikit learnにはdigitsと呼ばれる0~9までの数字の手書きの画像データが含まれています。 これを多変量分析の一種である主成分分析(PCA)を利用して可視化するという事例は多数紹介されています。たとえばScikit-learnでPCAなど。 ただし、可視化は大抵第2主成分までの2次元データである例がほとんどでした。ここでは第3主成分までなんとか可視化させてみたいと思います(ネタ)。 なお主成分分析に関しては意味がわかる主成分分析がわかりやすかったと思います。 ##digitsのデータの可視化 ライブラリのimportから画像データの可視化までを行います。 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.decomposition import
転ばぬ先の杖-機械学習エラー備忘録(matplotlibエラー、scikit-learnエラー、kerasエラー) - Qiita
Traceback (most recent call last): File "bmi-plot.py", line 12, in <module> fig = plt.figure() File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/matplotlib/pyplot.py", line 533, in figure **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/matplotlib/backend_bases.py", line 161, in new_figure_manager return cls.new_figure_manager_given_figure(num, fig) File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/ma
東証2部最強やなという話コード篇 - Qiita
昨日自分のはてなブログで「東証2部最強やなという話」を書きました。この記事はTOPIX指数、東証2部指数、マザーズ指数のデータをダウンロードして加工し、各々の価格データを指数化したものと標準偏差を比べ見て、東証2部指数が最強やなみたいな記事を作りました。（決して投資を推奨するわけではありません。そうして、TOPIX,マザーズ指数に投資する方法はたくさんありますが（投資信託、ETF、先物など）、東証2部指数に投資する方法は筆者が知る限りありません。） 最強やなというところで使ったグラフは以下のものでmatplotlibで書きました。 そのコードを以下では書いていきます。 まず価格データに関しては、SBI証券よりダウンロードしました。TOPIX、東証2部指数に関しては2000年からのデータをcsvでできました。マザーズ指数に関しては、算出が2003年9月12日ということで、その日からのデータし
What's new? — Matplotlib 3.4.3 documentation
What's new in Matplotlib 3.4.0¶ For a list of all of the issues and pull requests since the last revision, see the GitHub Stats. New subfigure functionality¶ New figure.Figure.add_subfigure and figure.Figure.subfigures functionalities allow creating virtual figures within figures. Similar nesting was previously done with nested gridspecs (see Nested Gridspecs). However, this did not allow localize
Matplotlib 論文書くときに使ったやつメモ - Qiita
はじめに 論文を書くときにいろいろ調べたのですがまた書くときにまとめておくと楽なので そのまとめです 参考 https://qiita.com/rnhd/items/325d21621cfe9e553c17 https://qiita.com/okadate/items/00227316187b60f861f5 https://qiita.com/nishimuraatsushi/items/2df8542ebf97affa26fb グラフの文字系 ここがとにかく大変でした 普通times new romanを使うので よく言われているこれでやると plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman' #全体のフォントを設定 plt.rcParams["mathtext.fontset"] = "stix" plt.rcParams["font.s
matplotlibで土日に線を入れる - Qiita
x軸が日付のとき、グラフの推移に曜日が関係していることがあります。 土曜日と日曜日がどの辺りなのか分かりやすいように色をつける方法を考えました。 ライブラリのインポートと、サンプルデータの用意をします。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import datetime %matplotlib inline df = pd.DataFrame() for day in (datetime.date(2018, 9, 1) + datetime.timedelta(x) for x in range(30)): df = df.append(pd.DataFrame([[day, np.random.rand()]], columns = ['date','value']), ignor
【Python】ただひたすらにフーリエ変換【備忘録】 - Qiita
import numpy as np from scipy.fftpack import fft import matplotlib.pyplot as plt # parameters N = 2**20 # data number dt = 0.0001 # data step [s] f1, f2 = 5, 8 # frequency[Hz] A1, A2 = 5, 0 # Amplitude p1, p2 = 0, 0 # phase t = np.arange(0, N*dt, dt) # time freq = np.linspace(0, 1.0/dt, N) # frequency step y = A1*np.sin(2*np.pi*f1*t + p1) + A2*np.sin(2*np.pi*f2*t + p2) yf = fft(y)/(N/2) # 離散フーリエ変換
Sympyで包絡線を解いてmatplotlibで可視化 - Qiita
環境 Windows 7 Anaconda 4.3.34 python 3.6.4 何の話か 直線群の包絡線の曲線をSympyを使って求め、matplotlibを使って可視化してみたPythonコードを、自分語りに交えて紹介します。 導入 多湖 輝氏のシリーズに「頭の体操」というものがあります。なるほど面白い問題からなぞなぞ、ただの屁理屈まで幅広いひねった問題があったように思います。 例：問「先に家を出て東に向かった兄を追って弟が家を出たが、弟は西に向かった、何故か」答「自転車がある駐車場が西にあるから」 僕が子供のころ父が買っていて読んでいたのですが、そんななかふと気になる問題がありました。 ちょっと具体的な文は忘れたのですが、要約すると 「定規だけ（つまり直線だけ）で円を描け」 というものでした。答えは 正方形を用意し、各辺を細かく等分したメモリを打つ 左下にP、右下にQを置く PとQ
画像のヒストグラムを表示する - Qiita
Pythonでグレースケール画像のヒストグラムを表示する方法。 PIL(Pillow), numpy, matplotlibはインストール済みの前提。 実際に表示させた結果 単にヒストグラムだけ表示すると分かりづらいので、ヒストグラムの上に画像も表示させる。 コード #-*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 画像の読み込み & グレースケールに変換 img = Image.open('適当な画像ファイル').convert('L') # 上段の画像の表示設定 plt.subplot(2, 1, 1) # 引数はそれぞれ、全体の行数、全体の列数、設定対象のIndex a = np.array(img) plt.imshow(a) plt.gr
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scipyのfftまとめ（備忘録） - Qiita
[Kaggle]New York City Taxi Fare Prediction - Qiita
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matplotlibで3次元プロットする際に3軸のスケールを揃える - Qiita
Colaboratoryでmatplotlibの日本語表示 - Qiita
Pythonでデータと向き合いながら価値を見出す「探索的データ解析」に挑戦しよう
matplotlibで描画する方法 - Qiita
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