Matplotlibでリテンション率グラフを描画する - Qiita
モバイルアプリケーションの運営に欠かせない指標の1つであるユーザーリテンション、PartyTrack等の分析サービスを使っていると良く目にすると思う。ただ、自分の持っているデータでグラフを描画したいがWebフロントのJavaScriptは書きたくないというケースもある。 そんな時に見た次のエントリ Making Pinterest — How Pinterest drives sustainable growth http://engineering.pinterest.com/post/86533331849/how-pinterest-drives-sustainable-growth コホートヒートマップが何かで描画されてる!! という訳で同じ見た目のグラフをPythonで描画してみる。 リテンション率のデータ 「ある日xに獲得したユーザーのy日後のアクティブ率z」を次の形で持ってい
pylab_examples example code: contourf_demo.py — Matplotlib 2.0.2 documentation
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt origin = 'lower' #origin = 'upper' delta = 0.025 x = y = np.arange(-3.0, 3.01, delta) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z1 = plt.mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0) Z2 = plt.mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1) Z = 10 * (Z1 - Z2) nr, nc = Z.shape # put NaNs in one corner: Z[-nr//6:, -nc//6:] = np.nan # contourf will convert these to mask
pylab_examples example code: colorbar_tick_labelling_demo.py — Matplotlib 2.0.2 documentation
"""Produce custom labelling for a colorbar. Contributed by Scott Sinclair """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib import cm from numpy.random import randn # Make plot with vertical (default) colorbar fig, ax = plt.subplots() data = np.clip(randn(250, 250), -1, 1) cax = ax.imshow(data, interpolation='nearest', cmap=cm.coolwarm) ax.set_title('Gaussian noise with vertic
Python + matplotlib によるヒートマップ - Qiita
Python と matploblib によるデータ可視化についてはすでに pandas + matplotlib による多彩なデータプロッティングや pandas を利用してデータセットの可視化を素早く試行する、 matplotlib (+ pandas) によるデータ可視化の方法などでさまざまな方法を説明してきました。 今回はヒートマップを描くわけですが、その前にあらためで可視化の方法についておさらいしましょう。 配列からのデータ可視化方法のまとめ ここでのデータ可視化とは配列からなるポピュラーな図示をさしています。配列とは、複数の属性値を持ち、 1 つのデータが 1 つの行で表されるデータの形式です。 いろいろなバリエーションがありますが、主軸となる代表的な可視化方法をまとめます。 棒グラフ (bar) データの大きさの比較に適したグラフです。縦や横に描画する方法、積み上げる方法、複
api example code: colorbar_only.py — Matplotlib 2.0.2 documentation
You are reading an old version of the documentation (v2.0.2). For the latest version see https://matplotlib.org/stable/ ''' ==================== Customized colorbars ==================== This example shows how to build colorbars without an attached mappable. ''' import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl # Make a figure and axes with dimensions as desired. fig = plt.figure(figsize=(8
What’s new in matplotlib — Matplotlib 2.0.0rc2 documentation
Improved color conversion API and RGBA support ¶ The colors gained a new color conversion API with full support for the alpha channel. The main public functions are is_color_like() , matplotlib.colors.to_rgba() , matplotlib.colors.to_rgba_array() and to_hex() . RGBA quadruplets are encoded in hex format as #rrggbbaa . A side benefit is that the Qt options editor now allows setting the alpha channe
matplotlib.animationメソッドで、パラパラ動画制作① ～パラメータを動かして、統計分布グラフの形状変化をアニメーションで可視化 - Qiita
matplotlib.animation.ArtistAnimation() メソッドを使って、plt.plot() や plt.bar() で出力した個々のグラフを、自動連続再生する動画アニメーションを作ってみた。 アニメーションは何かの変化を表現できるということで、今回は、正規分布 と ポアソン分布 のパラメータを離散的に推移させて、グラフの概形がどのように移り変わるかを 可視化 してみた。 統計教育のツールとして、使えるかも？？？ （参考ウェブサイト） 「pythonで散布図アニメーションを試してみた」 「matplotlibでランダムウォークをアニメーション」 「Python：matplotlibでScatterを使った2Dアニメーション」 「numpy+matplotlibで正規分布」 memoring 「統計解析」 「Pythonで正規分布に従う乱数を生成する。」 yubais
Installing — Basemap Matplotlib Toolkit 1.2.1 documentation
Dependencies¶ Requirements These are external packages which you will need to install before installing Basemap. Matplotlib 1.0.0 (or later, download) Python 2.6 (or later, including Python 3) (download) Matplotlib 2.2 LTS requires Python 2.7 or later Matplotlib 3.0 requires Python 3.5 or later NumPy 1.2.1 (or later) Array support for Python (download) PROJ4 Cartographic Projections Library. Requi
Python+matplotlibでDendrogram付きHeatmap - Qiita
Rではheatmap(x)と打つだけで、x, y各軸に対してクラスタリングされたデンドログラム付きヒートマップが描画でき、遺伝子の発現量が・・・など日々呟いているbioinformaticiansにはお馴染みの機能なのですが、Python+matplotlib環境で同じことをやろうとした際、あまり情報が無かったので、試行錯誤してみました。 備忘録ついでに公開しときます。 データの準備 まずは、適当なデータとして、細胞組織ごとの遺伝子発現量の増減を表したようなデータを作ります。 ここでの組織のチョイスも、遺伝子のチョイスも、全て適当です。 後でクラスタリングしたときにそれっぽく見えるように、乱数で生成したデータを若干小細工してpandas.DataFrameオブジェクトにします。 # !/usr/bin/env python3 genes = [ 'HIST1H4H', 'SPRN', 'D
Matplotlib Examples — Matplotlib 2.0.2 documentation
You are reading an old version of the documentation (v2.0.2). For the latest version see https://matplotlib.org/stable/
color example code: colormaps_reference.py — Matplotlib 2.0.2 documentation
""" ================== Colormap reference ================== Reference for colormaps included with Matplotlib. This reference example shows all colormaps included with Matplotlib. Note that any colormap listed here can be reversed by appending "_r" (e.g., "pink_r"). These colormaps are divided into the following categories: Sequential: These colormaps are approximately monochromatic colormaps vary
matplotlibで日本語 - Qiita
matplotlib.pyplotでたま～に日本語を使う必要があり，そのたびに あれ？fontpropertiesだっけ？propだっけ？property？ となるので整理してみたら，凡例だけpropで，あとはfontpropertiesなのですね． (propertyなんて無いし…) ご参考まで． # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties fp = FontProperties(fname=r'C:\WINDOWS\Fonts\YuGothic.ttf', size=14) plt.bar([1, 2], [5, 10], 0.25) plt.bar([1.25, 2.25], [4, 8], 0.25, color=
matplotlibでリアルタイム描画 - Qiita
とかやる． だけど，show()を呼ぶとプログラムがそこでブロックされてリアルタイムな描画ができない． 調べてみるとshow()ではなくてdraw()を使おう!みたいな記事とか，Tkinter(tkinter)とかQtとかのGUIライブラリと組み合わせた方法とかがでてくるんだけど，Windows環境だとグラフに一度でも触るとGUIが固まったりしてとてもじゃないけど使えなかったりした． (たしかMacとかのUnix環境だったら使えたような気がする．) pause()を使おう!!! 例の如くstackoverflowにそれ関係のやりとりがあった． 参考: real-time plotting in while loop with matplotlib 結論はplt.show()の代わりにplt.pause(interval)を使うということ． 下に簡単なsin関数を永遠にplotする例を載っけ
Python モジュールの 「matplotlib」 と 「pylab」 との関係性 ～「pylab」って何だっけ？ - Qiita
コードを書いている途中で、ふと、手が止まったこと Python をつかったコード実例をみていると、import pylab とインポートしているのを頻繁に見かけたりします。 pylabについて調べてみると、 Python によるMATLAB pylabはインターフェイスで、本体はmatplotlibなので、それをインストールする。 といった記述や、 import pylab # pythonのMATLAB likeなインターフェイス といった説明が目に付いたりする。 でも、pylab でグラフを描画したりもしている。 あれ？ matplotlib.pyplot.plot() と、pylab との関係って、何？？ 以下で頭が整理できました！ たこ焼き食べた.net 「matplotlibを使う」 はじめに(pylabとmatplotlib) グラフの描画にはmatplotlibというライブラ
matplotlib: python plotting — Matplotlib 1.3.x documentation
Introduction matplotlib is a python 2D plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. matplotlib can be used in python scripts, the python and ipython shell (ala MATLAB®* or Mathematica®†), web application servers, and six graphical user interface toolkits. matplotlib tries to make easy things easy and har
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matplotlib の backend 場所の表示 Python - virtualenv環境でPILとmatplotlibをインストールしようとしたら盛大にドハマりした件 - Qiita
$DISPLAYが未定義でmatplotlibがコケる問題を再発させない方法 - Qiita
Examples — Matplotlib 3.10.6 documentation
WindowsでPython3, numpy, pandas, matplotlibなどインストール - Qiita
Thumbnail gallery — Matplotlib 1.3.x documentation