【Python入門】Pythonで便利なライブラリ(numpy,pandas,matplotlib)をインストール後、pyファイルの中で使えるようにするまで(macOS編) - Qiita
なんのために共有するか？ ども！Masaです。 正直、初心者としては「コマンドラインいじるの！？…怖い…」「え、元に戻らなくなったらどうしよう…」みたいな不安があるとおもうんす。 そういう不安をへらすために得た知識・体験したものを共有します！ 疑問が解消されたり、不安が少しでも減ったら 左のいいねボタンをポチッとお願いします！ この記事でできるようになること、できないこと ・できること Pythonで便利なライブラリ(numpy,pandas,matplotlib)をインストール後、pyファイルの中で使えるようにimportしてサンプルコードを動かすことができるようにするところまで。 ・できないこと それぞれのライブラリの詳しい使い方 どんなライブラリをインストールしておきたいか？ とりま3つのライブラリ！ pandas -> 下2つと連携してデータ分析を支援。read_csvとread_
ケース別データの可視化パターンとpythonによる実装 - Qiita
データが与えられた時、まずは可視化してデータの特徴を把握することが大切です。しかし、何を軸にしてどのように可視化するのかということに関しては、あまりルール化されていないのが現状だと思います。 データから何を知りたいのか？ということから、パターン別にどのように可視化したらいいのかということをチートシート形式で示し、さらにpythonでの可視化方法を順に紹介していきたいと思います。 上のチートシートを参考に、 Distribution｜分布 Composition｜構成 Relationship｜関係 Comparison｜比較 の4つの項目に分けて、どのようなデータパターンではどのように可視化するとわかりやすいか、pythonではどのように実装するのかを記していきます。 準備 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import
M5GOの加速度・角速度センサーから算出した回転角度のリアルタイムグラフ表示 - Qiita
概要 前の記事「M5GOの加速度・角速度センサーでBlenderの3Dモデルを動かす」でM5GOの加速度・角速度センサーから算出した回転角度を MQTT Broker へ送信するプログラムを作ったので、同時にMQTT Brokerから取得したデータをリアルタイムにグラフ化するプログラムです。 （データは100ms間隔で送信されていますが、完全には追随できていないようで、動かし続けると表示が遅延してしまいます） 環境 M5GO (Firmware 0.15) iMac (macOS High Sierra) MQTT Broker (mosquitto version 1.4.15) matplotlib (2.2.3) M5GOでBlenderの3Dモデルを動かすのと同時に、回転角度のリアルタイムグラフ表示https://t.co/yr8vwqtHl7#M5GO #M5Stack pic.
Setting tick labels from a list of values — Matplotlib 3.4.3 documentation
Setting tick labels from a list of values¶ Using Axes.set_xticks causes the tick labels to be set on the currently chosen ticks. However, you may want to allow matplotlib to dynamically choose the number of ticks and their spacing. In this case it may be better to determine the tick label from the value at the tick. The following example shows how to do this. NB: The ticker.MaxNLocator is used her
matplotlib.basemapのエラーの対処法。 - Qiita
Pythonでmatplotlib.basemapを使って地図を描こうと試したとき、 エラー（AttributeError: 'AxesSubplot' object has no attribute 'get_axis_bgcolor'）がでて困りました。 その対処法がわかったの共有します。 matplotlibをつかって地図を描きたいかたは、このページをご参考にしてください。 matplotlib.basemapで簡単にマップを描画する このページを参考にして、matplotlib.basemapのモジュールをインストールします。 そして、このページにあるコードを実行すると、以下のエラーがでてきます。 File "/Users/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/mpl_toolkits/basemap/__init__.py", line 17
matplotlib.basemapのbluemarble()のエラーの対処法。 - Qiita
下記のページを参考に、Twitterのデータを解析し緯度経度をmatplotlib.basemapに描くときに 発生したエラーとその対処法について示します。 Twitterのデータ解析で参考にしたのが以下のページです。 スタバTwitterデータ位置情報のビジュアライゼーションと分析 これを参考に衛星画像にTwitterデータより取得した緯度経度をプロットしようとしたところ、 以下のエラーが発生しました。 File "/Users/******/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/mpl_toolkits/basemap/__init__.py", line 3982, in bluemarble return self.warpimage(image='bluemarble',scale=scale,**kwargs) File "/Users/k
Python matplotlibで棒グラフ（ハッチングと２軸グラフの凡例） - Qiita
はじめに この記事を紹介しようと思ったきっかけは以下の通りです． データ比較用の棒グラフを白黒で作成したかったので，ハッチングにより対応することにしました．色とりどりのグラフはよく見かけますが，今の時代に白黒グラフは以外に少ない？ ２軸グラフを作成する時，凡例部をうまくプログラムできないかと考えていたのですが，気に入った方法が見つかったので，実践してみることにしました． 棒グラフのプログラムは，こちらのサイト を参考に，自前のものを書き換えています． なお，当方の環境は以下のとおりです． MacBook Pro (Retina, 13-inch, Mid 2014) macOS High Sierra Python 3.7.0 matplotlib 2.2.2 ハッチングパターン 下の図は，棒グラフ本体は描画せずに，凡例だけを描画し，余白削除をしたものです． 上の図を描くコードは以下の通り
python-pandas-plot
pandas.Series, pandas.DataFrameのメソッドとしてplot()がある。Pythonのグラフ描画ライブラリMatplotlibのラッパーで、簡単にグラフを作成できる。 pandas.DataFrame.plot — pandas 0.22.0 documentation Visualization — pandas 0.22.0 documentation Irisデータセットを例として、様々な種類のグラフ作成および引数の設定などをサンプルコード・結果とともに説明する。 Irisデータセット plot()メソッドの基本的な使い方 表示 画像ファイルとして保存 オブジェクトとして操作 共通の設定 サイズを変更 別々のサブプロットに描画 サブプロットのレイアウト サブプロットのx軸, y軸の共通化 プロットする列の指定 グラフの種類 折れ線グラフ（line plot）
【Python】meshgridの値を書き換えるときにドハマりしたので解決方法を【備忘録】 - Qiita
meshgridを使ったカラーマップを作成するとき，値を書き換える際にドはまりした内容を備忘録も兼ねて投稿． やりたいこと meshgridを使った強度マップで ①距離$r$に依存する関数を ②距離$r$の値で場合分けしたい ①については，$r=\sqrt{x^2+y^2}$でいいのですが，問題は②． 今回は，状況がわかりやすいように以下のような2つの関数を組み合わせたグラフを書くことを目的とします． $z(r)=18\exp(-r^2)$ $|r|\leqq1$ $z(r)=x^2+y^2=r^2$ $|r|>1$ こんな感じの図を作ろうと試行錯誤しました． 私の解答はこちら for文を2回使って位置$(x,y)$での値を$r$の関数に当てはめて書き換えました． import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import
JupyterのDockerイメージで日本語が使えるように、Dockerfileを書いた - Qiita
Pythonを書くようになり、Jupyterを使って遊んでいます。matplotlibで遊んでいたのですが、日本語が文字化けする現象がおきました。 Jupyterを日本語化する方法はぐぐるとそれなりに数が出てきます。しかし、それらの記事は、JupyterのDockerイメージ環境とはキャッシュの場所が違うなどして、若干手間取りました。Dockerfileを書いて、いつでも日本語化できるようにしました。 参考サイト 最初に参考記事をご紹介します。感謝感謝 作成したdockerfile Dockerfileを見れば、何をしたかすぐに分かるのでひとまず読んで FROM jupyter/datascience-notebook LABEL maintainer "nassy20 <xxxx@gmail.com>" RUN curl -L "https://oscdl.ipa.go.jp/IPAex
ゼロからはじめるmatplotlib〜1.点のプロットと軸の調節〜 - Qiita
はじめに... 私がはじめてmatplotlibに出会った時、全く使い方がわかりませんでした。 なんと、$y=ax+b$の直線やsin曲線でさえ書くことができませんでした（笑） そんな私の目の前にあるのは、英語だらけのmatplotのdocumentと、長いコードと専門用語満載のQiitaブログ、、、。 プログラミング初心者だった私は、それらを読んでもどうやってコーディングするのか全く理解できなかったのです。 そんな私のようなmatplotlib難民を減らすべく「初心者でも楽しく、Excelのように簡単にグラフを作れる」ということを目標に書いていきたいと思います。 とにかく簡単に直感的に描画していくことを目標にしているので、コードが泥臭くなるかもしれません。 テンション的には、**「書いた→実行→なんかできた！よっしゃー！」**みたいなイメージです。 ある程度、このブログで描画に慣れてきた
Matplotlibで日付データをplot(グラフ)表示 - Qiita
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib.dates as mdates fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) # 横軸：日付 periods分の日付を用意します。 x = pd.date_range('2018-08-07 00:00:00', periods=10, freq='d') # 縦軸：数値 y = [130, 141, 142, 143, 171, 230, 231, 260, 276, 297] ax.plot(x,y) # 日付ラベルフォーマットを修正 dayｓ = mdates.DayLocator() daysFmt = mdates.DateFormatter('%m-%d'
animatplot で matplotlibによる gif アニメーションを簡単に作る - Qiita
本日は animatplot というライブラリの紹介です。 前置き 可視化ツールとしての matplotlib は静的なグラフの描画だけでなく、パラメータによって変化するグラフの様子をgifなどのアニメーションで表現することができます。数学的な対象物をアニメーションで視覚化するというのは我々を楽しくさせます。 楽しい反面、手間がかかります。例えば、アニメーションを実装するには matplotlib.animation.FuncAnimation という matplotlib の機能を用いることで実現できます。例えば下記のような実装になります。 import itertools import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) import random import matplotlib.animation as animatio
日本って本当に暑くなっているのかめっちゃ簡単に分析する - Qiita
概要 最近この夏が暑すぎて気象データについて色々と分析されているので（「今年の夏は暑い 解析」とかでまあまあヒットします）、私も自分なりに分析してみました。統計については今勉強途中です。 参考記事 あまりに暑いので，140年分の気温をProphetで分析した 東京の夏が｢昔より断然暑い｣決定的な裏づけ ただpandas,matplotlib,sklearnを使ってみたかっただけですが、、、、 データセット データは気象庁のサイトにある年ごとの値を取ってきました。1ページのみだったのでコピペでCSVファイルに書き込みました。 過去の気象データ>年ごとの値 とってきた変数は以下の通りです。 year: 年 pressure : 気圧平均 rain-sum: 年合計降水量 rain-max: 日最大降水量 temp-mean: 日平均気温の平均 maxtemp-mean: 日最高気温の平均 mi
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Jupyter + Matplotlib + Python3 > Cの関数内static変数と同等の処理を使う > 折れ線データの作成 - Qiita
論文のためのMatplotlibを利用した図の作り方 - Qiita
matplotlibを使う - Qiita
分子軌道波動関数をpythonでプロットする - Qiita
[mac] matplotlib最短で日本語対応 - Qiita![[mac] matplotlib最短で日本語対応 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4ce8034f71cc49d5029e98a0a53996ba481dd081/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTcwMjQxJTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNjg5MzU3NjA1P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz00MWY2M2I5NjliZWIxOWIyYTkwNmEwOWYzOTlmZTIwYg%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D8de36b44f06b455b2883200d032d845b%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCbWFjJTVEJTIwbWF0cGxvdGxpYiVFNiU5QyU4MCVFNyU5RiVBRCVFMyU4MSVBNyVFNiU5NyVBNSVFNiU5QyVBQyVFOCVBQSU5RSVFNSVBRiVCRSVFNSVCRiU5QyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTBlODdiNjdhZDYzODJiM2M2ZGUyZWRhMDRhMTRkOTBi%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBsaWxwYWN5JnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9M2Y0MjQyODE4YjY0NWRiYTE4MGQ1MTNjMmEzY2Y4YjQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D90cbcec09d961077ecc3271b9540d64e)
Colaboratory環境下で、matplotlibを使いgif動画を保存する - Qiita
