matplotlib.pyplot¶ Provides a MATLAB-like plotting framework. pylab combines pyplot with numpy into a single namespace. This is convenient for interactive work, but for programming it is recommended that the namespaces be kept separate, e.g.:
pyplot — Matplotlib 1.3.1 documentation
matplotlib.pyplot¶ Provides a MATLAB-like plotting framework. pylab combines pyplot with numpy into a single namespace. This is convenient for interactive work, but for programming it is recommended that the namespaces be kept separate, e.g.:
pylab_examples example code: arrow_simple_demo.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/
matplotlibをインストールして実行するまで - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? matplotlibをインストールしてグラフの描画を行おうとした際に予想以上に詰まったので、メモ。 環境 自機：Yosemite 10.10.3 python: 2.6.6 error一覧 install時にfreetypeがbuild出来ない ライブラリのImportError 実行時のRuntimeError グラフが一瞬で閉じてしまう（エラーではない） 1. pipでのインストール時のエラーと対処法 pip install matplotlibでインストールを行うと ================================
Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 2.0.0 documentation
Matplotlib: Visualization with Python Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in Python. Matplotlib makes easy things easy and hard things possible. Create publication quality plots. Make interactive figures that can zoom, pan, update. Customize visual style and layout. Export to many file formats. Embed in JupyterLab and Graphical User I
Pythonで株価データを取得し、Matplotlibで可視化する。 - Fire Engine
はじめに 株価データは、代表的な時系列データの一つですが、Pythonはこの時系列データを取り扱うのを非常に得意としています。特に、Pythonライブラリの一つであるpandasはもともと金融データを扱うために開発されたため、時系列データの分析に強力な機能を数多く備えています。 今回やることは非常にシンプルで、下記の２点だけです。（すべてIPython Notebook上で行っています。） １. Google Financeからトヨタの株価データを取得する。 ２. 取得した株価データを時系列データとしてプロットする。 株価データの取得 まず始めに、下記のように必要となるライブラリをインポートします。 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np import matplotlib.py
【Python入門】ライブラリmatplotlibの基本的な使い方 | プログラミング教育ナビ
Pythonではnumpyやscipyといったライブラリを使うことで科学計算を簡単に行うことができますが、そういった計算結果をグラフなどで図表できると分かりやすいですよね。そんな時に便利なのがmatplotlibというライブラリです。matplotlibを使えばPythonでデータをグラフにプロットできるようになります。numpy、scipyと組み合わせることで、Pythonだけでデータの読み込み・加工・計算、そしてプロットが行えます。 今回はmatplotlibの基本的な使い方について説明します。 matplotlibのインストール numpy・scipyのインストール matplotlibはnumpyおよびscipyと組み合わせることが多いです。絶対ではありませんが、もし必要な場合は先にnumpyおよびscipyをインストールしておきましょう。 matplotlibをインストール ma
高次元データの次元削減および2次元プロット手法 - Qiita
はじめに 本記事はPython2.7, numpy 1.11, scipy 0.17, scikit-learn 0.18, matplotlib 1.5, seaborn 0.7, pandas 0.17を使用しています． jupyter notebook上で動作確認済みです．(%matplotlib inlineは適当に修正してください) SklearnのManifold learningの記事を参考にしています． 多様体学習と言われる手法について，sklearnのdigitsサンプルを用いて説明します． 特にt-SNEはKaggleなどでもたまに使用されている，多次元データの可視化に適した手法です． また可視化だけでなく，元のデータと圧縮されたデータを結合することで，単純な分類問題の精度を向上することができます． 目次 データの生成 線形要素に注目した次元削減 Random Proj
matplotlib の figure（図） と axes（座標軸）－python | コード７区
python の matplotlib でグラフを描くのは非常に簡単です。とくに、グラフが 1 つだけの場合は import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3, 3, 20) y = x ** 2 plt.plot(x, y) plt.show()
itermplot - Matplotlibを利用してiTerm2にグラフを直描画できるライブラリ | ソフトアンテナ
Mac用のターミナルエミュレーター「iTerm2」。多機能で使いやすく、Macの開発者の中には、標準のターミナルではなく、こちらを愛用している方も多いと思います。 本日紹介する「itermplit」は、こいのiTerm上にグラフを直接描画することができるPythonライブラリ。Python用のグラフプロットライブラリであるMatplotlibをベースとし、Pythonコードで記述したグラフの結果をすぐにターミナルで確認することができるというものです。 例えば以下のようなコードを使用すると: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx plt.rcParams["font.size"] = 10 plt.figure(figsize=(8,3)) ax = plt.subplot(121)
Matplotlib 超入門(1)：インストールから基本的機能の使い方まで
この投稿から「matplotlib 超入門」という名前のシリーズで，matplotlib の使い方を本当に最初の最初からの説明を試みたいと思います．今までグラフを描くソフトを使ったことがない方もわかるように配慮して書いてみたいです．「matplotlib を使うと綺麗なグラフが書けるから使ってみたい」という方の背中が押せればと思います．あまりプログラムに慣れていない方もわかるように，書いていることの説明をできるだけ丁寧に書いていきます． なお，この記事の流れは自分が初めて matplotlib を使ったログをもとに作成しています．なので，本当に初心者向けの超入門ではないのでしょうか． 環境は Windows10 に Anaconda4.1.1(64bit) で Python3.5.2 をインストールした状態です．IDE として PyCharm を用いております．今回の記事では公式のチュート
IDL/FortranユーザがPythonに移行した際のメモ - Qiita
目的 Fortran 90で出力したバイナリファイル等をPythonで読み込み解析。 開発で参考になったリンクや注意などをメモ。 書いている人 普段はFortran 90とIDL(Interactive Data Language)。 Pythonはあまり慣れていない。 ライセンスが必要なIDLの代わりにPythonに移行中。 個人的な開発方針 pylabはGoogle検索で引っかかりにくい。直接numpyやmatplotlibをインポートする。 from [package] import *は極力やらない。 サーバ上でも使いたいので、基本的にコンソール上で利用。 環境 Python 3.6.0 |Anacoda 4.3.0 on OS X El Capitan Python全般 命名規則 PEP8に従う。 [Pythonコーディング規約]PEP8を読み解く 変数名・関数名がsnake_c
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https://matplotlib.org/stable/api/artist_api.html
https://matplotlib.org/stable/api/lines_api.html
http://www.mathgram.xyz/entry/plotly
Python's Visualization Landscape (PyCon 2017)
Python, SciPy, matplotlibのインストール(Windows) - Qiita
Visualization in Python with Altair
pythonで作るサンプルデータ - Qiita
matplotlibで忘れがちな文法まとめ - Qiita
Matplotlib.pyplotのplotの全引数を解説 | 自調自考の旅
