Python: Kivy で Matplotlib のグラフをプロットする - CUBE SUGAR CONTAINER
Kivy は最近人気のある Python のクロスプラットフォームな GUI のフレームワーク。 今回はそんな Kivy で作った GUI 上に Matplotlib のグラフをプロットしてみる。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.5 BuildVersion: 18F132 $ python -V Python 3.7.3 下準備 まずは Kivy と Matplotlib をインストールしておく。 $ pip install kivy matplotlib numpy 続いて Kivy Garden を使って Matplotlib 用のプラグイン (garden.matplotlib) をインストールする。 $ garden install matplotlib これで Kivy で Ma
matplotlib で colorbar の大きさを揃える - Qiita
これは何か matplotlib でグラフを作る時に、カラーバーがグラフをはみ出してダサい。 カラーバーをグラフに揃える方法を紹介する。 方法いろいろ 1 : 普通にプロット import numpy import matplotlib.pyplot x = numpy.arange(10) y = numpy.arange(10) X, Y = numpy.meshgrid(x, y) Z = X**2. + Y**2. fig = matplotlib.pyplot.figure() ax = fig.add_subplot(111) im = ax.imshow(Z, interpolation='none') fig.colorbar(im) fig.savefig('colorbar1.png')
【Python】 Constant-Q 変換 (対数周波数スペクトログラム) - 音楽プログラミングの超入門（仮）
関連記事 高速な Constant-Q 変換 【Python】 高速な Constant-Q 変換 (with FFT) - 音楽プログラミングの超入門（仮） 導入：対数周波数スペクトログラム Pythonで短時間フーリエ変換（STFT）と逆変換 - 音楽プログラミングの超入門（仮） 上記の記事で，音響信号を周波数スペクトルの時間変化を表すスペクトログラムに変換する短時間フーリエ変換を扱いました．簡単にアルゴリズムを復習すると，音響信号を一定の幅で切り取ってフーリエ変換するという処理を少しずつずらして行っていくことでスペクトログラムを得ていました． ここで，音響信号を一定の幅で切り取ってフーリエ変換するということについて少し考えてみましょう．切り取られた信号が以下のようなものであることを考えます． 窓幅が 256 サンプル(fs=4[kHz])で、ここでは信号を 1000[Hz]，400[
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は本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
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
処理を実行中です
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
