matplotlibでヒストグラムのグラフを作成する その２
matplotlibでヒストグラムのグラフを作成する（別記事）の延長。 ヒストグラムとは、ある区間（ビン）に属するデータの数（頻度、度数）を数えた数列である。 異なる点は（データの内容が未知で）最小値・最大値が不明であるという点。 つまり、グラフの横方向の変域が不明ということ。 さらに言い換えると、Rangeを指定せずに、ビンの幅だけを指定してヒストグラムを生成する。 【実現方法】 matplotlib.pyplot.hist（公式API）を使う。 返り値は(n, bins, patches) のタプルなので、A, B, C = pyplot.hist()とでもすれば取得できる。 ここで、 n : 縦軸の値の数列 bins : 横軸の区切りとなる座標（各ビンの始点） patches : patchの集合。patchとは何かはココを参照。 とここまでは、前記事と同じ。 【サンプルコード】 T
Python + matplotlib によるヒートマップ - Qiita
Python と matploblib によるデータ可視化についてはすでに pandas + matplotlib による多彩なデータプロッティングや pandas を利用してデータセットの可視化を素早く試行する、 matplotlib (+ pandas) によるデータ可視化の方法などでさまざまな方法を説明してきました。 今回はヒートマップを描くわけですが、その前にあらためで可視化の方法についておさらいしましょう。 配列からのデータ可視化方法のまとめ ここでのデータ可視化とは配列からなるポピュラーな図示をさしています。配列とは、複数の属性値を持ち、 1 つのデータが 1 つの行で表されるデータの形式です。 いろいろなバリエーションがありますが、主軸となる代表的な可視化方法をまとめます。 棒グラフ (bar) データの大きさの比較に適したグラフです。縦や横に描画する方法、積み上げる方法、複
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
Python 3.3でmatplitlibとpylabを使おうとしたら RuntimeError: Python is not installed as a frameworkというエラーが発生したときの解決方法 - Qiita
RuntimeError: Python is not installed as a framework. The Mac OS X backend will not be able to function correctly if Python is not installed as a framework. See the Python documentation for more information on installing Python as a framework on Mac OS X. Please either reinstall Python as a framework, or try one of the other backends. なるエラーが発生した。 調査 まず同様のエラーが起こって困っている人、そして解決した人がいないか調べた。 ytというmatpl
matplotlibやskimageのimshowとかでウィンドウが全く表示されないならbackendを変えてみよう | さかな前線
サメはいわゆる魚類（分類学的には魚類というのは無いんだそうですね）に含まれますが、普通に「さかな」と言ってイメージするような魚を指す場合、「硬骨魚綱」と呼ぶとだいたい一致するんだそうです。サメやエイは「軟骨魚綱」になります。ただし、タツノオトシゴも硬骨魚綱に含まれます。 さて、matplotlibやskimageなどを使っていて、どんな描画結果をウィンドウに出そうとしてもでないとき。 X周りはちゃんとしているのに、例えばこんなコードを実行しても、ウィンドウが表示されない場合。 import skimage.io img = skimage.io.imread('/path/to/image.png') skimage.io.imshow(img) Render backendを疑ってみてください。 matplotlibが何をベースに描画を行っているかにより、絵の質や出力方式や出力先が変わり
Mac OS X Maverics に Python のグラフ描画ライブラリ matplotlib をインストールする
Python のグラフ描画ライブラリは matplotlib が有名っぽい。 Mac OS X Mavericks にインストールしてみる。 まずは C 拡張モジュールをビルドするために Xcode の Command Line Tools をインストールする。 $ sudo mkdir -p /usr/local/include $ sudo ln -s /usr/X11/include/freetype2/freetype /usr/local/include/freetype $ sudo ln -s /usr/X11/include/ft2build.h /usr/local/include/ft2build.h $ sudo ln -s /usr/X11/include/png.h /usr/local/include/png.h $ sudo ln -s /usr/X11/in
Mac上でpythonを使ってグラフを表示するまで - Qiita
皆様ごきげんよう。Goodfindエンジニア事務局です。 Macユーザ向けにPythonセミナー用の事前準備をまとめました。 Pythonのインストール確認 MacではデフォルトでPythonがインストールされております ターミナルを起動 ターミナルに python と入力し(Python 2.7.X...) と表示されることを確認 exit() と入力し、pythonを終了する Xcodeをインストール (既にインストール済みの方はスキップしてください) インストールしていない方はこちらを参照して、インストールまで行う。 http://techacademy.jp/magazine/1409 今回はiOSアプリを作成するわけではないので、インストールだけ行う。 「プロジェクトの作成」以降は行わない。 Command Line Tools for Xcodeのインストール (既にインストー
Python モジュールの 「matplotlib」 と 「pylab」 との関係性 ～「pylab」って何だっけ？ - Qiita
コードを書いている途中で、ふと、手が止まったこと Python をつかったコード実例をみていると、import pylab とインポートしているのを頻繁に見かけたりします。 pylabについて調べてみると、 Python によるMATLAB pylabはインターフェイスで、本体はmatplotlibなので、それをインストールする。 といった記述や、 import pylab # pythonのMATLAB likeなインターフェイス といった説明が目に付いたりする。 でも、pylab でグラフを描画したりもしている。 あれ？ matplotlib.pyplot.plot() と、pylab との関係って、何？？ 以下で頭が整理できました！ たこ焼き食べた.net 「matplotlibを使う」 はじめに(pylabとmatplotlib) グラフの描画にはmatplotlibというライブラ
NumPy + Pandas + matplotlibでデータプロッティングしてみる - WonderPlanet DEVELOPER BLOG
今回のエンジニアブログを担当する藤岡です。 D3.js等のデータ可視化ライブラリは沢山存在していますが、 このエントリでは、「NumPy + Pandas + matplotlib」でデータプロッティングを行います。 所謂データ分析ツールのフロントエンド側の処理を3つのライブラリで実装してみようかと思います。 「データ分析Python」と呼ばれるものですね。 NumPyとは？ NumPyは数値計算を効率的に行うためのPythonの拡張モジュールです。 多次元配列の扱いを簡単にしてくれたり、大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供してくれます。 公式サイト: http://www.numpy.org/ Pandasとは？ Pythonのデータ分析ライブラリで、Rライクな機能を提供してくれるモジュールです。 データ操作の為のDataFrameオブジェクトや、データセットの整形、柔軟な変形機能を
pandas + matplotlib による多彩なデータプロッティング - Qiita
科学技術計算用言語としての Python そもそもなぜデータ分析などの科学技術計算を Python でやるのでしょうか。主に次の二点によります。 NumPy, pandas, matplotlib など豊富なライブラリが揃っている 汎用性の高いグルー言語として利用できる データフレームを利用した計算とそのグラフ描画 (プロッティング) のみであれば R のほうがどちらかといえば簡単かもしれません。しかし統計解析を汎用性の高い Python で完結させることで様々な分野へのより幅広い応用が可能になります。 NumPy 統計解析の多くはベクトル演算を伴います。 NumPy は高速でメモリ効率の良い多次元配列の実装である ndarray を備えています。プログラミング言語に元から備わっている配列・ハッシュオブジェクトでは到底かなわないような高次元のベクトル演算を可能にします。またファンシーインデ
Python: Iris データセットを Matplotlib で可視化してみる
Iris は統計の分野では有名なデータセットらしい。 データセットにはあやめという花の三品種 (Setosa, Versicolor, Virginica) の特徴量が記録されている。 含まれる特徴量は、Sepal (がく片) と Petal (花びら) の長さと幅だ。 今回はこのデータセットを Matplotlib で可視化してみる。 まずは Iris データセットを入手するために scikit-learn と本題の Matplotlib をインストールする。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import itertools from matplotlib import pyplot as plt from sklearn import datasets def main(): iris = datasets.load_iris
pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 ◆ Overview of Python Visualization Tools http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 上記の記事ではMatplotlibとSeabornについて下記のように書かれています。 matplotlibについて Matplotlib is the grandfather of python visualization packages. It is extremely powerful b
プラズマ核融合学会誌２月【８４－２】／講座３
# sample script 1 import re data_id = ”Vf-i-dia” shot_id = ”73116” extension = ”.dat” data_path_r = ”./” rfile=data_path_r+data_id+”@”+shot\ _id + extension fr = open(rfile, ”r”) for line in fr: a = re.split(”,”, line) print a[0], a[1] Practical Data Analysis Using Open Source Software 3. Practical Data Analysis Using Python SUZUKI Yasuhiro author’s e-mail: ysuzuki@LHD.nifs.ac.jp ! -30 -20 -10 0 1
matplotlibやpylabで論文向きの白黒のグラフをプロットする - Qiita
学会は白黒でも読みやすい論文を要求します。 matplotlibやpylabは便利なのですがデフォルトで色鮮やかなグラフを出してくれるのでそのまま白黒印刷すると読みにくいです。 なのでプロット時にちょっと頑張る必要があります。 まず線のフォーマットを作成するジェネレータを作ります。 def monochrome_style_generator(): linestyle = ['-', '--', '-.', ':'] markerstyle = ['h' ,'2', 'v', '^', 's', '<', '>', '1', '3', '4', '8', 'p', '*', 'H', '+', ',', '.', 'x', 'o', 'D', 'd', '|', '_'] line_idx = 0 marker_idx = 0 while True: yield 'k' + linesty
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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Epsilon-Greedy法 – Momentum
PySide / Qt Import Error
Mac OS X Mountain LionにMatplotlibをインストールする - のらりくらり
Vagrant上のUbuntuにScipy+Matplotlibを入れてX11 Forwardingでグラフを表示する - Qiita
http://djakarta-trap.net/blog/2013/06/07/install_matplotlib/