3D voxel / volumetric plot — Matplotlib 3.9.2 documentation
3D voxel / volumetric plot# Demonstrates plotting 3D volumetric objects with Axes3D.voxels. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # prepare some coordinates x, y, z = np.indices((8, 8, 8)) # draw cuboids in the top left and bottom right corners, and a link between # them cube1 = (x < 3) & (y < 3) & (z < 3) cube2 = (x >= 5) & (y >= 5) & (z >= 5) link = abs(x - y) + abs(y - z) + abs(z -
Pythonとカーネル密度推定(KDE)について調べたまとめ - Stimulator
- はじめに - 端的にやりたい事を画像で説明すると以下 データ標本から確率密度関数を推定する。 一般的な方法としては、正規分布やガンマ分布などを使ったパラメトリックモデルを想定した手法と、後述するカーネル密度推定(Kernel density estimation: KDE)を代表としたノンパラメトリックな推定手法がある。 本記事ではKDEの理論に加え、Pythonで扱えるKDEのパッケージの調査、二次元データにおける可視化に着目した結果をまとめておく。 - アジェンダ - - はじめに - - アジェンダ - - カーネル密度推定(KDE)とは - - Python KDEパッケージの比較 - 以下利用するデータセット pandas scipy scikit-learn 基本的なKDE Using Kernel GridSearch statsmodels pyqt-fit - 速度比
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）
numpy/scipy/pandas/matplotlibメモ | mwSoft
pandasでいろいろplot 概要 pandasとmatplotlibの機能演習のログ。 可視化にはあまり凝りたくはないから、pandasの機能お任せでさらっとできると楽で良いよね。人に説明する為にラベルとか色とか見やすく出す作業とか面倒。 @CretedDate 2014/09/25 @Versions python 2.7.6, pandas0.14, matplotlib1.4.2 DataFrameをplot DataFrameに対してplot()と書くだけで概ね描画できる。 とりあえずimport。 %pylab import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pylab as plt 3つのカラムを持つDataFrameをplotしてみる。 df = pd.DataFrame( [ [0, 1, 2]
R graphic samples
日本棋院囲碁棋士の賞金ランキング(2011): type="h"で棒グラフ データ：shokin2011.csv（igodb.jpより作成） plot()のtypeを"h"に指定して縦棒で表示する。視覚効果は棒グラフと同じ。 後からpoints()で点を追加。 Y軸の最大値を1億円にするために独自に設定。 xaxt="n", yaxt="n"をオプションにつけて、後から axis() で軸を作成する。 prettyNum()を使って、数値に3桁ごとに","で区切る。 井山・山下・張栩の3人に7大タイトルが集中して、トップ3人で総取りの様相。 x <- read.csv("shokin2011.csv", as.is=T) plot(x$RANK, x$SHOKIN/10000, type="h", xlab="Rank", ylab="prize (10,000 yen)", main="
Heart Curve
The heart curve is a closed curve, which has the shape of a heart. The heart is well known as a figure on playings cards besides diamonds, cross and spades. If you speak about a heart, you rather mean the heart figure than the heart shaped curve. In the simplest case, a heart is formed by a square standing on its point and two semi-circles sitting on the sides. Characteristics of the heart figure
How to use animation packages in R(Japanese)
2. 自己紹介 @sleipnir002 •Tokyo.Rでパターン認識の発表をシリーズで やっています。 •職業：ITコンサル 自主規制 •データマイニングのIT業界への普及と促進の ために活動しています。 •ガイア好きです。 •好きなAKB48のメンバーはこじはるです。 4. パッケージ概要 Rのプロットを結合して、アニメーション形式で出力するパッケージ 1. Rから複数のアニメーションフォーマットへの エクスポートをサポート →自分の望む形式に変換して、ホームページやレポート に埋め込みができる！ 2. 統計教育用のサンプルアニメーションを含む →統計の勉強になる！ これからは動画で可視化の時代！！ 5. animationを使って動画を作成してみよう！ library(animation) Package animation ani.options(outdir="/var/XXX
matplotlibで3Dグラフを描画する - white wheelsのメモ
準備 データ処理用にnumpy、プロット用にpyplot、3次元なのでmpl_toolkits.mplot3dをインポートします。 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 描画するデータの作成 3次元で描画するにはメッシュ(2次元の網目)を作成するために2次元の配列を用意する必要があります。 まずarangeメソッドでx,yそれぞれを1次元領域で分割します。 x = np.arange(-3, 3, 0.25) y = np.arange(-3, 3, 0.25) 2次元メッシュを作成するにはmeshgridメソッドを利用します。この関数の戻り値はX,Yに対応する行列で、Xは行にxの配列を、Yは列にyの配列を入れたものになっています。 X, Y =
Showing some love to math lovers
I still recall the day when my friend Yossi came to school and showed off his brand new graphing calculator. I was stunned by how easy it wa...
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R を用いての3次元の散布図の作成
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