matplotlibをインストールして実行するまで - Qiita
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 =================================================== The following required packages can not be built: freetype Command "python setup.py egg_info" failed with err
Python 3.3でmatplitlibとpylabを使おうとしたら RuntimeError: Python is not installed as a frameworkというエラーが発生したときの解決方法 - Qiita
Python 3.3でmatplitlibとpylabを使おうとしたら RuntimeError: Python is not installed as a frameworkというエラーが発生したときの解決方法Pythonmatplotlibpylab 経緯 pyenv virtualenv Python 3.3.1 で、Scikit-learnを使った機械学習をやろうと思い立った。ついでに図の可視化もやろうと考えてmatplotlibも使うことにした。matplotlibを簡単に使うためにpylabをimportしたところ、RuntimeError: Python is not installed as a frameworkというエラーが発生したので、matplotlibの設定を変えて、問題を解決した。 インストール手順 $ pip install scikit-learn $ br
matplotlibのインストールでつまづいた話 - Qiita
CentOS6.5でデータ解析の環境を整えようとしたとき、matplotlibのインストールでつまづきました。 まずは、普通にpipでインストール $ pip install matplotlib Downloading/unpacking matplotlib Downloading matplotlib-1.4.0.tar.gz (51.2MB): 51.2MB downloaded Running setup.py (path:/tmp/pip_build_vagrant/matplotlib/setup.py) egg_info for package matplotlib ============================================================================ Edit setup.cfg to change the
【野球Hack】エースの調子が悪くて心配なのでPython+pandas+matplotlibで可視化してみた - Lean Baseball
一ヶ月ぶり、こちらのエントリーの続編です。 shinyorke.hatenablog.com こちらで作ったデータですが、その後も粛々とデータの分析に使ったり追加要件の開発を行ったりしてる訳ですが*1、つい最近このデータを使って新しいネタを作ったので簡単に紹介します。 Python+pandas+matplotlibで先発エースの勝ち星を月別で集計&グラフ化してみた キッカケとテーマ はじめてのpandas matplotlibで可視化 結論 【Appendix】参考文献 キッカケとテーマ 私は現実の野球もゲームの野球も大好きで、時間を見つけては一球速報やらオンデマンドで中継を見てるのですが*2、ある日こんなことに気が付きました。 シカゴ・カブスのエース左腕、ジョン・レスター*3投手の4月成績が酷い。4試合投げて0勝2敗防御率6.23とは何事だ！ しかし、レスターはここ5年安定した成績を残
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
Matplotlibでグラフのサイズを変更 - 西尾泰和のはてなダイアリー
最近色々とNumpy+Matplotlibでグラフを書いているが、デフォルトの設定で出力すると800x600ピクセルで出力されるのではてなダイアリーに貼ったときに縮小されてしまう。そこでサイズの変更の仕方を調べてみた。 まずmatplotlib.pyplot.figureにはfigsizeってオプション引数がある。これはインチで、デフォルトでは(8, 6)。グラフを正方形にしたいとかならここで変えてもいい。 figure(num=None, figsize=(8, 6), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')でも僕の場合は縦横比は今のままで単にサイズだけ小さくしたいのでmatplotlib.pyplot.savefigで画像にするタイミングでdpiを50にして400x300で出力することにした。 matplotlib.pyplot.savefig(fi
論文「Markov Chain Monte Carlo Method without Detailed Balance」の実装 - My Life as a Mock Quant
かなり革新的なマルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC)の論文があるという話を友人に聞いて、実際に読んで見たらこれはすごいぞと。・・・ということでさっそく簡易実装。 書いたプログラムは書き捨てのつもりで書いたんでクラスとか使ってない。 その論文というのはこれ。 Markov Chain Monte Carlo Method without Detailed Balance,Phys. Rev. Lett. 105, 120603 (2010) Physical Review Letterに掲載されているということなので、もの凄くインパクトのある結果だということですね、はい。 内容としては詳細釣り合いの条件を課さないでも棄却率が最小になるようにうまくマルコフ連鎖を設計しているというもの。 彼らはポッツモデルを使ってこの手法の優位性を合わせて検証している。 このBLOGでの実装は適当なオレオレモデ
第7回 代表的な離散型確率分布 | gihyo.jp
今回は、前回導入したNumpy、そしてグラフを描画するmatplotlibを使って、いくつかの代表的な分布を紹介していきます。 第5回「「よく使う分布」はどうしてよく使う？」の項でも代表的な分布が紹介されていました。そこでは、“この状況（モデル）では、この分布を使う”というパターンを想定する、それが“よく使う分布”がいくつも存在する理由と言及されていましたが、どのような状況でどのような分布を使えばいいのでしょうか？ 実際、どのような状況のときに、どのような分布を使うと説明しやすいかを考えながら、みていきましょう。 matplotlibのインストール matplotlibはpythonとNumpyのための高機能なグラフ描画ライブラリです。今後もグラフを描画することがあるかと思いますので、ここでインストールしておきましょう。 公式サイトのダウンロードから各OS向けのパッケージを入手して
Plotting using matplotlib from PyPy
Big fat warning This is just a proof of concept. It barely works. There are missing pieces left and right, which were replaced with hacks so I can get this to run and prove it's possible. Don't try this at home, especially your home. You have been warned. There has been a lot of talking about PyPy not integrating well with the current scientific Python ecosystem, and numpypy (a NumPy reimplementat
Scipy,Numpy,matplotlibの初心者向けリソースのメモ - cslabの日記
ちなみに、ScipyはNumpyに依存していて、NumpyはN次元配列を効率的にあつかえる機能が実装されている、らしい。 Scipyのとっかかりとしては、「科学技術計算のために Python を始めよう」のリソースがOK http://www.ike-dyn.ritsumei.ac.jp/~uchida/scipy-lecture-notes/index.html roscipy 2010 のチュートリアルからの講義和訳らしい。 scipyのTutorialも必須だろう。 http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/index.html scipyで各種ファイルを読み込む http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/io.html matlabのmatファイル、wekaのar
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
A Node in Nodes
https://matplotlib.org/basemap/index.html
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/visualization.html
https://matplotlib.org/stable/users/installing.html