Pythonグラフ入門
Matplotlibの2Dグラフ 折れ線グラフ 棒グラフ 積み上げ面グラフ 散布図 ヒストグラム ヒートマップ 等高線図 極座標系の図 箱ひげ図 円グラフ Matplotlibの3Dグラフ 3次元の折れ線グラフ 3次元の散布図 3次元の等高線図 ワイヤーフレーム サーフェスプロット Matplotlibの設定 図のタイトル Figureオブジェクトの書式 軸の設定 目盛りの設定 凡例の設定 線の書式 色の書式 カラーマップ 文字の書式 日付と時刻の書式 グラフの保存 複数のグラフ 日本語表示 オブジェクト指向なグラフ作成 Tips Seaborn ヒートマップ 2変数間の関係 relplot 多変数間の関係 pairplot カテゴリ変数の関係 catplot 見た目の変更 Pandas 折れ線グラフ 棒グラフ 積み上げ面グラフ 散布図 グラフ作成の共通設定 ご案内 当サイトについて お問
早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話 - Qiita
English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題は__matplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知る__ことでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読
Effectively Using Matplotlib - Practical Business Python
Taking care of business, one python script at a time Introduction The python visualization world can be a frustrating place for a new user. There are many different options and choosing the right one is a challenge. For example, even after 2 years, this article is one of the top posts that lead people to this site. In that article, I threw some shade at matplotlib and dismissed it during the analy
What’s new in matplotlib — Matplotlib 2.0.0rc2 documentation
Improved color conversion API and RGBA support ¶ The colors gained a new color conversion API with full support for the alpha channel. The main public functions are is_color_like() , matplotlib.colors.to_rgba() , matplotlib.colors.to_rgba_array() and to_hex() . RGBA quadruplets are encoded in hex format as #rrggbbaa . A side benefit is that the Qt options editor now allows setting the alpha channe
Pierre de Buyl's homepage
The Hilbert curve fills space with good properties for sorting N-dimensional data in a linear fashion. I present an IPython notebook with the complete code to follow the algorithm of C. Hamilton CS-2006-07. The notebook can be downloaded on my GitHub account: see the notebook | download the notebook (a right-click may help). Update on 12 june 2015: addition of compact Hilbert indices. In [17]: %ma
Mystery curve
This afternoon I got a review copy of the book Creating Symmetry: The Artful Mathematics of Wallpaper Patterns. Here’s a striking curves from near the beginning of the book, one that the author calls the “mystery curve.” The curve is the plot of exp(it) − exp(6it)/2 + i exp(−14it)/3 with t running from 0 to 2π. Here’s Python code to draw the curve. import matplotlib.pyplot as plt from numpy import
Scientific Plotting in Python
Matplotlib has wonderfully served the Python community as the cornerstone of scientific graphics. Recently, many additional Python plotting options have surfaced, aimed to make it easier to create graphics that are interactive and web-publishable. These slides outline some of the new options with links to easy-to-follow, IPython notebooks.Read less
スピログラフ
スピログラフに初めて触れたのは小学校に上がる前だった。当時はそれがスピログラフという名称であることを知らず、輪っかをぐるぐる回して綺麗な模様を描ける道具としてお気に入りの玩具になっていた。自分はマンデルブロ集合やジュリア集合のような数学的に表現できる図形や模様にともて魅力を感じるのだが、幼少のころのスピログラフがその切っ掛けだったのかもしれない。 長方形の定規に大きさの異なる3枚の歯車が付属しており、そして2つの円がくり抜かれている。さらに、矢印、五角形、半円などの型が子供心をくすぐったものだ。因みに、歯車と円に付いている歯数は刻印されており、3つの歯車はそれぞれ36、52、63、円の方は96、105の歯を持っている。 幼少のころ以来、スピログラフを見かけることはなかったのだが、最近になって100円ショップでも売られているという噂を聞き、少し探ってみた。近くの100円ショップでは扱っていな
Plot or Not? Voting Results
Screenshot from plotornot During the SciPy conference last June, Adrian Price-Whelan and I got to commiserating about the ugly default styles of Matplotlib plots — something that also came up at the Matplotlib town-hall meeting. Because Python’s main plotting library was designed as an alternative to Matlab, it inherited much of the appearance and API from that language. This was originally an ass
while my_mcmc: gently(samples) - Animating MCMC with PyMC and Matplotlib
Here’s the deal: I used PyMC, matplotlib, and Jake Vanderplas’ JSAnimation to create javascript animations of three MCMC sampling algorithms – Metropolis-Hastings, slice sampling and NUTS. I like visualizations because they provide a good intuition for how the samplers work and what problems they can run into. You can download the full notebook here or view it in your browser. Note that for this p
A D3 Viewer for Matplotlib Visualizations | Pythonic Perambulations
I've spent a lot of time recently attempting to push the boundaries of tools for interactive data exploration within the IPython notebook. I have worked on animations, including an HTML5 embedding and a Javascript Viewer. I have worked on javascript/python kernel interaction and static javascript widgets. But I would say that the holy grail of interactive data visualization in the IPython notebook
seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.13.2 documentation
Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics. For a brief introduction to the ideas behind the library, you can read the introductory notes or the paper. Visit the installation page to see how you can download the package and get started with it. You can browse the example gallery
Boost - Sen_it_Cit
Geoinformation and Navigation Systems A geographic information system (GIS) is a multifunctional information system designed to collect, process, model and analyze spatial data and related information about necessary objects. Navigation system - is a complex of devices, algorithms and software, which help to orientate an object in the space. Built-in Software Embedded software (embedded software,
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How Popular is Matplotlib?
GitHub - marceloprates/prettymaps: A small set of Python functions to draw pretty maps from OpenStreetMap data. Based on osmnx, matplotlib and shapely libraries.
Animated 3-D Plots in Python
Creating a Waterfall Chart in Python - Practical Business Python
GitHub - mwaskom/seaborn: Statistical data visualization in Python
Jupyter Notebook Viewer