matplotlibの備忘録
import matplotlib.pyplot as plt n_row, n_col = 2, 2 fig, ax = plt.subplots(n_row, n_col, figsize=(8, 6)) # 描画領域が1列 or １行のときaxはベクトルですが、それ以外は行列になるので # 各要素へのアクセス方法に注意 for i in range(n_row): for j in range(n_col): ax[i, j].plot([1, 2, 3, 4, 5]) ax[i, j].set_title(f"ax[{i}, {j}]") fig.suptitle("Main title") fig.tight_layout() plt.savefig("multi_plots.png") import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.
Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo
matplotlibでの散布図・プロット・アニメーションなどのサンプル集 - めも
マルチラベルデータのプロット プロットするデータの作成 二次元で可視化 三次元で可視化 三次元で可視化してそれを回転させるアニメーションを作成 分類問題データのプロット Isomapで次元削減したものを可視化 プロットのマーカを変える＋ランダムに色を生成する その他 矢印をプロットに追加 棒グラフなどを模様で埋める(hatch) jupyter notebookでアニメーションを埋め込む 長方形の枠をプロットする ヒートマップのアニメーション 利用可能なカラーマップの取得 利用可能なマーカー（点の形）の一覧の取得 ラベルの位置の調整 その他のプロットのサンプルコード 宇宙工学・天文学など seaborn のギャラリー matplotlibのギャラリー 毎回ぐぐるのもあれだったので。 よく使うものでなるべくドキュメントのギャラリーになさそうなもの。 適当に追記するかもしれません。 マルチラベ
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
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