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matplotlibに関するsendaiのブックマーク (7)

  • matplotlibで等高線やら何やらのプロット - たこ焼き食べた.net

    今回は等高線や、疑似カラープロット(?)に挑戦です。 今までと違い、x, yのデータの他にz方向のデータを持っています。 以前のお話はこちら matplotlibでグラフを書く - たこ焼きべた.net 疑似カラープロット(?) 行列の作り方 これは以下の等高線などでも使う知識なので重要です。 今回挑戦するx, y, zの3軸の情報を持つグラフは、今までと若干行列の与え方が異なります。 例えば、5*5の行列をプロットするとすると以下の行列が必要となります。 このように、x, y, zがそれぞれ、5*5の情報を持つ必要があります。 通常、x, y, zは x = arange(5) y = arange(5) Z = array([[24, 32, 12, 16, 21], [23, 24, 25, 26, 27], [43, 36, 32, 26, 25], [30, 32, 25, 2

    matplotlibで等高線やら何やらのプロット - たこ焼き食べた.net
    sendai
    sendai 2017/02/17
    仕事ネタ
  • matplotlibで忘れがちな文法まとめ - Qiita

    2016-11-11 「ax.annotate 文字と矢印」を追加,見出しを微調整 2016-11-11 「Locator 目盛り位置」を追加 2016-12-16 「Locator 目盛り位置」をアップデート 2017-02-11 凡例を「枠外に出す」方法を追加

    matplotlibで忘れがちな文法まとめ - Qiita
  • matplotlib - memoring

    memoring コンピュータを研究に使うための私的メモ。Python、Fortran、Ubuntu、etc... トップページページ一覧メンバー掲示板編集 matplotlib 最終更新: miyacdoor 2014年03月07日(金) 11:35:22履歴 Tweet 基 インポート プロット 図を閉じる アクティブなオブジェクトの取得 カレントaxisを変更する。 GUIでの操作 インタラクティブモード 図の大きさ・配置・色 キャンバスのサイズ・解像度を設定する。 図の余白 背景を透明にする。 色の巡回パターンを指定する。 マルチプロット 複数の図を描く サイズの違う図を並べる AxesGrid toolkit マルチプロットをタイル状に配置する 凡例 凡例を表示 オプション 凡例の位置を自由に決める 凡例のフォントサイズを変える 凡例の表示順序を逆にする。 判例を複数列にしたと

    matplotlib - memoring
  • matplotlibとBasemap その1

    matplotlibにBasemapを合わせて使うと、地図上へのプロットができるようになる。 Basemapがけっこう好き。 PythonxyのホームページのAdditionalPluginsの中にも入ってるし、導入もちょろい。 Plotting data on a map (Example Gallery)にある例を参考に、簡単なお絵かきをしてみた。 # -*- coding: utf-8 # 簡単な地図上へのプロット import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap # フォントの指定(※それぞれの環境で異なる) import matplotlib.font_manager as fm prop_e = fm.FontProperties(fname='

    matplotlibとBasemap その1
    sendai
    sendai 2017/02/13
    仕事ネタ
  • Jupyter Notebook Viewer

    Matplotlibでグラフの座標軸の向きを反転させる方法¶桂誠 INDEX 3つの方法を挙げます。 xlim,ylimの値を数値で直接書き込む方法 Pyplotが設定したxlim,ylimの値を読み出し、反転して書き込む方法 見た目は一見スマートだが、IIと等価な方法 def plot_test(): x=np.arange(-10,10) y=(0.1*x)**3 plt.plot(x,y,'ko') plt.grid() plot_test()

    sendai
    sendai 2017/02/07
    グラフの軸反転
  • seabornでMatplotlibの見た目を良くする | note.nkmk.me

    seabornはmatplotlibベースの統計データビジュアライゼーションライブラリ。 Seaborn is a Python visualization library based on matplotlib. seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.6.0 documentation statisticalと銘打っているだけあって、統計的なデータをプロットするための機能がたくさん用意されているが、普通の折れ線グラフの見た目を良くするためだけにも使える。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() sns.set_style("whitegrid", {'grid.linestyle': '--'})

    seabornでMatplotlibの見た目を良くする | note.nkmk.me
  • matplotlib入門 - りんごがでている

    matplotlibはPythonでグラフを描画するときなどに使われる標準的なライブラリです。 画像ファイルを作るばかりでなく、簡単なアニメーションやインタラクティブなグラフを作ることも可能です。 実際の例はmatplotlibサイトのギャラリーで見ることができます。 matplotlib/gallery matplotlibは家のサイトやどこかのブログにあるチュートリアルや例を描画してみるぶんには簡単なのですが、 実際に自分でプロットするとなると基礎的な概念を理解していないと使いにくいライブラリでもあります。 また、基礎的な概念を理解していないとドキュメントを参照する際にもどこを見て、どう実用すればいいのかわかりません。 そこで、この記事ではそのあたりのmatplotlibの基礎を解説していきます。 なお、Python自体の知識はある程度仮定していますが、matplotlib自体の実装

    matplotlib入門 - りんごがでている
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