matplotlibで色をたくさん使う - iMind Developers Blog
概要 matplotlibで色分けしてグラフを表示したい時に、色をたくさん取ってくる方法について調べる。 バージョン情報 matplotlib==3.0.3 8色まで matplotlib.colors.BASE_COLORSで8色が出せる。用意されている色はb, g, r, c, m, y, k, w import matplotlib from matplotlib import pylab as plt matplotlib.colors.BASE_COLORS #=> {'b': (0, 0, 1), #=> 'g': (0, 0.5, 0), #=> 'r': (1, 0, 0), #=> 'c': (0, 0.75, 0.75), #=> 'm': (0.75, 0, 0.75), #=> 'y': (0.75, 0.75, 0), #=> 'k': (0, 0, 0), #=
【python】matplotlibで日本語を使用する手順【fontダウンロード不要】｜わたげセキレイ
概要matplotlibで日本語が使えるようにする（下図参照） 手順1. matplotの設定ファイル（matplotlibrc）の場所を探す 2. matplotlibrcファイルがある場所まで移動する 3. フォントの指定を行っている場所を書き換える 4. matplotlibrcを再読み込みして、設定を反映させる 5. 日本語が正しく表示されるかチェックする ================================================== matplotの設定ファイル（matplotlibrc）の場所を探す以下のプログラムを実行する import matplotlib as mpl print("設定ファイルの場所\n\t", mpl.matplotlib_fname())出力 設定ファイルの場所 C:\Users\user\AppData\Local\Progr
【Python】matplotlibを日本語化する - Qiita
matplotlibで日本語を使おうとすると、デフォルトのままでは文字化けしてしまいます。 そこで文字化けしないようにするための設定を紹介します。 お困りごと Jupyter Notebook上で以下のような処理を実行したときに グラフのラベルが上手く表示されない。 from numpy.random import * from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline # 乱数生成 rand_nums = randn(100) # ヒストグラム表示 plt.hist(rand_nums) plt.xlabel("X軸と表示したい") plt.ylabel("Y軸と表示したい") 実行結果 環境 MacOS、Python 3.6(Anaconda)、Jupyter Notebookがインストールされている環境。 準備 以下のサイト
Arduino で測定したデータを PyQt + Matplotlib でリアルタイムプロット その 1
昨日 の続きです。 Arduino から送信されたデータを Matplotlib で表示するだけでは実用性に欠けるので、GUI アプリに拡張してみようと思います。 GUI ライブラリは個人で使うつもりなので PyQt5 を選びました。 現状は単純に Matplotlib を PyQt5 から使用するところまで。 次は計測のスタート、ストップボタンを付けてみます。 import sys import signal import serial import numpy as np from PyQt5.QtCore import QTimer from PyQt5.QtWidgets import QApplication import matplotlib as mpl mpl.use("Qt5Agg") from matplotlib.backends.backend_qt5agg imp
matplotlibでグラフの線を消す - 計算物理屋の研究備忘録
目次 目次 とりあえず消す方法 線 塗りつぶし しっかり管理する方法 線 塗りつぶし とりあえず消す方法 線 2本の線を書く。 In [1]: plt.plot([1,2,3]) Out[1]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x6fffdde8a50>] In [2]: plt.plot([2,4,6]) Out[2]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x6fffd705790>] current axesの線の確認はplt.gca().linesというコマンドでできる。 In [5]: plt.gca().lines Out[5]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x6fffdde8a50>, <matplotlib.lines.Line2D at 0x6fffd705790>] 2本の線があるのが確認
Pythonでハイセンスなグラフ作成〜matplotlibスタイル一覧｜マイキー_Mikey
ほぼ自分の学習記録のためですが、pythonのグラフ描画に使うmatplotlib。このグラフスタイルのギャラリーです。 初学者の方のご参考になれば幸いです🏃♂️ 使えるスタイルを表示print(plt.style.available)'seaborn-dark', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-ticks', 'fivethirtyeight', 'seaborn-whitegrid', 'classic', '_classic_test', 'fast', 'seaborn-talk', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-bright', 'seaborn-pastel', 'grayscale', 'seaborn-notebook', 'ggplot', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-m
matplotlibのstyleを変える - Qiita
Matplotlibでかっこいいプロットにしたい seabornのプロットはかっこいい。毎回インポートするのめんどくさいなと思っていたのですが、seabornをインポートせずにseabornのスタイルを使うことができることに気づいた。（もしかすると当たり前？） もちろん、あらかじめseabornをインストールしておく必要はある。 どんなプロットができるか、メモ。 どんなスタイルがあるか確認 matplotlib/mpl-data/stylelibというフォルダに入っているxxx.mplstyleがスタイルファイル。もちろん自分で作ることもできる。結局、どのスタイルも一長一短なので、自分で作って置いておくのが一番いいかもね。 中身の例：dark_background.mplstyle Set black background default line colors to white. lin
Kivy + Matplotlib で複数のファイル処理＋GUI上にGraphを描写 - Qiita
ネット上の情報をいろいろ参考にさせて頂きながら、GUIの勉強を兼ねて、入出力＋処理＋グラフを表示できるGUIプログラムに取り組んでみました。 ##実行環境 Windows10 Python 3.7.7 Kivy 1.11.1 GUIは、近年人気らしいということで、Kivyに挑戦。 ##作ったGUI 上段がファイル入出力と処理を行うためのボタンなど。ボタンの下がグラフ表示の領域です。グラフは、左のプルダウンで、選んで表示します。 ##作ったコード 以下コード詳細です。kivy側のコードはGUIに関連する内容（レイアウトや、ファイル選択、ボタンを押したときなどに呼び出す関数）、Python側のコードは実際の処理を記述しています。 まずはPython import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt im
matplotlibの描画においてエラーが出る時の対処法 - Qiita
>>> import matplotlib.pyplot as plt Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/Users/user/.pyenv/versions/3.7.2/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 2372, in <module> switch_backend(rcParams["backend"]) File "/Users/user/.pyenv/versions/3.7.2/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 207, in switch_backend backend_mod = importlib.
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
pythonでローソク足(candle chart)の描画 - Qiita
import numpy as np import pandas as pd def randomwalk(periods=None, start=None, end=None, freq='B', tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, tick=1, **kwargs): """Returns random up/down pandas Series. Usage: ``` import datetime randomwalk(100) # Returns +-1up/down 100days from now. randomwalk(100, freq='H') # Returns +-1up/down 100hours from now. randomwalk(100, ,tick=0.1 freq='S') # Retu
pandas, Matplotlib（mplfinance）でローソク足チャートを作成 | note.nkmk.me
pandasとMatplotlib（mplfinance, mpl_finance）を使ってローソク足チャート（Candlestick chart）を描画・作成する方法について、以下の内容を説明する。 matplotlib.financeとmpl_finance, mplfinance mplfinanceでローソク足チャート（Candlestick chart）を作成 データ準備 グラフ作成・画像ファイル保存: 引数savefig 比率: 引数figratio プロットタイプ: 引数type 出来高（Volume）: 引数volume 移動平均線: 引数mav 全体のスタイル: 引数style ダウンサンプリング（日足から週足に変換） [参考] mpl_financeでローソク足チャート（Candlestick chart）を作成 ローソク足チャートの元となるOHLCデータの算出やダウン
finance — Matplotlib 2.1.2 documentation
matplotlib.finance¶ A collection of functions for collecting, analyzing and plotting financial data. This module is deprecated in 2.0 and has been moved to a module called mpl_finance. matplotlib.finance.candlestick2_ochl(ax, opens, closes, highs, lows, width=4, colorup='k', colordown='r', alpha=0.75)¶ Represent the open, close as a bar line and high low range as a vertical line. Preserves the ori
【技術メモ】python matplotlibで見栄えの良い色, グラフを作るTips - プロクラシスト
matplotlibでも割と綺麗な図を作ることができる。 図示の時に色々と使うテクニックを列挙。 どうぞ皆さんもお使いください 基本の体裁 関数で調整 plt()内の基本オプションで調整 透過度をあげる 漫画風にする 棒グラフに柄を載せる グラデーション用の色を作る グラデーションの作り方 色の参考にcmリスト 王道カラフル系 単色濃淡(っぽい) 温度系 季節の色たち グラデーションにならない系 その他 基本の体裁 まずこのグラフ import numpy as np import matplotlib.pyplot.plt x = np.arange(-np.pi,np.pi,np.pi/50) plt.axvspan(-0.5*np.pi,0.5*np.pi,color="red") plt.plot(x,np.sin(x)) plt.show() どぎついし、端が切れているし、イマイ
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による科学・技術計算] 2次元(カラー)等高線等の描画，可視化，matplotlib - Qiita
はじめに matplotlibのpcolor, imshow, contourメソッドを用いて等高線図を作成する。 追記： 2017年8月28日: pcolormeshとcontourをミックスした内容(4)を追加した。 内容 (1) $z=sin(x)+cos(y)$を考え，それを[0,x,10], [0,y,10]の範囲でpcolorで描画する。 pcolormeshを使っている。pcolor()よりも高速である。 (2) impshowを使った描画例 (3) contorを使った等高線図 (4) pcolormeshとcontourをミックスした図 例(1): pcolormeshの利用 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 10, 0.05) #x軸の描画範囲の生成。0から10まで0.
![[Pythonによる科学・技術計算] 2次元(カラー)等高線等の描画，可視化，matplotlib - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5b2f03790afebaf107f9291ee82d76acf62d90a9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTkyNDU3JTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNTAwNTcwNzUzP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPTRlMmY5NjlmYzdmYWQxMGYwY2JhYzU4OTE0NGJiNjhh%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D009305004c08f1286a31861ddde3847f%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzY2lfSGFydSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTgyM2Y5YTZkZTY4Yjg1MjM5NjJlYmFhYjBlZWViOGU5%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D400f34f620b4f4e2a1ca8d28c72d1cbb)
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