matplotlib.pyplot.scatter — Matplotlib 2.2.2 documentation
matplotlib.pyplot.scatter# matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, *, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, colorizer=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)[source]# A scatter plot of y vs. x with varying marker size and/or color. Parameters: x, yfloat or array-like, shape (n, )The data positions. sfloat or array-lik
pythonでローソク足(candle chart)の描画 - Qiita
import numpy as np import pandas as pd def randomwalk(periods=None, start=None, end=None, freq='B', tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, tick=1, **kwargs): """Returns random up/down pandas Series. Usage: ``` import datetime randomwalk(100) # Returns +-1up/down 100days from now. randomwalk(100, freq='H') # Returns +-1up/down 100hours from now. randomwalk(100, ,tick=0.1 freq='S') # Retu
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
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
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Visualization in Python with Altair
GitHub - Dfenestrator/GooPyCharts: A Google Charts API for Python, meant to be used as an alternative to matplotlib.
