대소문자를 구분하여 문자열을 정렬해야 하는 경우 문자열을 매개변수로 사용하는 메서드를 정의합니다. 이 방법은 목록 이해와 isupper 및 islower 방법을 목록 이해와 함께 사용하여 대소문자 차이를 구합니다. 이들의 차이는 정렬된 값을 제공합니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. def get_diff(my_string):    lower_count = len([ele for ele in my_string if ele.islower()])    upper_count = len([ele f

DataFrame에서 열을 삭제하려면 del()을 사용합니다. pop() 메서드를 사용하여 삭제할 수도 있습니다. 대괄호를 사용하여 삭제하면 됩니다. 삭제할 열을 괄호 안에 언급하면 ​​끝입니다. 예를 들면 − del dataFrame[‘ColumnName’] 별칭으로 필요한 라이브러리 가져오기 - import pandas as pd Pandas DataFrame 만들기 - dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', '

matplotlib 그림에 3D 서브플롯을 추가하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. numpy를 사용하여 x, y 및 z 데이터 포인트를 생성합니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화합니다. projection=3d를 사용하여 하위 플롯 배열의 일부로 그림에 도끼를 추가합니다. . plot()을 사용하여 x, y 및 z 데이터 포인트를 플로팅합니다. 방법. 그림을 표시하려면 .show()를 사용하세요. 방법. 예 from matplotlib import

간단한 matplotlib 축을 회전하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 필수 패키지 가져오기 - import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.transforms import Affine2D import mpl_toolkits.axisartist.floating_axes as floating_axes 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화합니다. 극단축의 튜플을 만듭니다. 변경 가능한 2D 아핀 변환 추가, t .

Python에서 튜플 요소가 있는 목록에서 빈도 히스토그램을 만들기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 튜플, 데이터 목록을 만듭니다. 데이터를 반복한 후 빈도와 인덱스 목록을 만드세요. bar()를 사용하여 막대 플롯 만들기 방법. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rc

조건에 따라 Matplotlib 원형 차트에서 레이블을 제거하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 2차원, 크기 변경 가능, 잠재적으로 이질적인 표 형식 데이터의 Pandas 데이터 프레임을 만듭니다. pie()를 사용하여 원형 차트 그리기 %age 값이 25보다 크면 레이블만 유지하고 그렇지 않으면 제거하도록 레이블을 조건부로 제거하는 방법입니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 25 else 없음)plt.show() 출력 다음

Matplotlib를 사용하여 Python에서 서브플롯에 대해 동일한 스케일을 설정하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화합니다. ax1 추가 nrows=2, ncols=1 및 index=1인 subplot 배열의 일부로 그림에. nrows=2, ncols=1 및 index=2인 서브플롯 배열의 일부로 그림에 다른 축 ax2를 추가합니다. 공유 X축 사용(서브플롯에 대해 동일한 스케일 설정) t 만들기 ax1 및 ax2 축에

Matplotlib의 플롯 내부에 축선을 그리려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화합니다. numpy를 사용하여 x개의 데이터 포인트를 생성합니다. 도끼 추가 하위 플롯 배열의 일부로 그림에. 플롯 x 및 x**x plot()을 사용하는 데이터 포인트 방법. 왼쪽 및 아래쪽 위치를 0으로 설정하고 오른쪽 및 위쪽 등뼈의 색상을 설정하지 않습니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예 import numpy

Python Matplotlib의 곡선 아래에 무지개 색을 채우기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 사용자 정의 메소드, plot_rainbow_under_curve() 생성 , 7개의 무지개 색상 목록이 있고 데이터 포인트 세트 x를 생성할 수 있습니다. numpy를 사용합니다. 0에서 7 사이의 범위에서 반복하고 곡선을 그리고 곡선 사이의 영역을 채웁니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예 import numpy as np impo

러그 플롯은 데이터 분포를 시각화하는 데 사용됩니다. 축을 따라 표시로 표시되는 단일 변수에 대한 데이터 플롯입니다. Matplotlib에서 러그 플롯을 만들기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. numpy를 사용하여 x개의 데이터 포인트를 생성합니다. 가우스 커널, kde1을 사용하여 커널 밀도 추정값의 표현 추가 및 kde2 . Figure()를 사용하여 새 Figure 생성 또는 기존 Figure 활성화 방법. 하위 플롯 배열의 일부로 그림에 ax1을 추

Seaborn 또는 Plotly를 사용하여 시계열 그래프를 그리려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. Pandas 데이터 프레임 df를 생성하여 date_time 시리즈 시간과 다른 가변 데이터 속도를 저장합니다. 시간 및 속도 데이터로 Seaborn 선 플롯 만들기 틱 매개변수를 45만큼 회전합니다. 그림을 표시하려면 show() 메서드를 사용합니다. 예시 import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt

Pandas 기능을 사용하여 여러 데이터 프레임을 플롯하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 크기가 변경 가능한 2차원 테이블 형식 데이터로 두 개의 Pandas 데이터 프레임(df1 및 df2)을 만듭니다. 플롯 df1 및 df2 plot() 사용 방법. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure

Matplotlib에서 수천 개의 원을 빠르게 표시하려면 matplotlib.collections를 사용해야 합니다. . 이 경우 CircleCollection을 사용합니다. . 단계 pyplot과 함께 matplotlib에서 컬렉션 패키지 가져오기 및 numpy . 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 변수 초기화 num 작은 원의 수 및 크기 원 크기용 서클 패치 목록을 만듭니다. 현재 축에 원형 패치 아티스트를 추가합니다. 축의 여백을 설정합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법.

Matplotlib에서 무지개 원을 그리려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 그림과 서브플롯 세트를 생성합니다. X 및 Y축 배율을 설정합니다. 무지개 색상 목록을 만드세요. (0, 0)에서 진정한 원을 만듭니다. 그림에 원 인스턴스 c를 추가합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 5.50

matplotlib에서 그룹화된 상자 그림 그래프를 만들기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - matplotlib.pyplot 및 seaborn을 가져옵니다. 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 온라인 리포지토리에서 예시 Seaborn 데이터 세트를 로드합니다. 하루에 남성과 여성 그룹으로 상자 그림을 만드세요. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예 snsimport로 seaborn 가져오기 matplotlib.pyplot as plt# 그림 크기 설정plt.rcParams[

matplotlib에서 텍스트에 애니메이션을 적용하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 가져오기 애니메이션 matplotlib의 패키지. 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화합니다. 하위 플롯 배열의 일부로 그림에 도끼를 추가합니다. 문자열을 담기 위해 변수 text를 초기화합니다. x=0.20에서 축에 텍스트 추가 및 y=0.50 . 색상 목록을 만드세요. 텍스트 크기가 커지고 색상이 변경되는 *animate* 함수를 반복적으로 호출하여 애니메이션을 만듭니

matplotlib 생성 산점도에 대한 픽셀 좌표를 얻으려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 샘플 데이터의 수를 담기 위해 변수 n을 초기화합니다. 그림과 서브플롯 세트를 생성합니다. 산점도를 만듭니다. get_data()를 사용하여 x 및 y 데이터 포인트 가져오기 방법. 플롯의 픽셀 값을 가져옵니다. 픽셀 변환된 데이터를 가져옵니다. 포인트 또는 픽셀 단위로 Figure 너비와 높이 가져오기 x 및 y 픽셀 값을 인쇄합니다. 그림을 표시하려면 show(

LaTeX는 입력한 공백을 무시하고 수학 텍스트에서와 같이 공백을 사용합니다. 다른 간격 스타일을 원하는 경우 다음 네 가지 명령을 사용할 수 있습니다. \; – 두꺼운 공간 \:– 중간 공간 \, – 얇은 공간 \! – 음의 얇은 공간 matplotlib 플롯의 LaTeX 스타일 수학에서 원하지 않는 임의의 공간을 제거하려면 \! 그러면 추가 간격이 줄어듭니다. 예를 들어 어떻게 작동하는지 이해합시다. 두 개의 하위 플롯이 있고 두 하위 플롯의 텍스트 상자에 복잡한 수학 방정식(LaTex 사용)을 추가합니다. 그러나 한 방

matplotlib의 막대 차트에서 막대를 오름차순으로 정렬하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 크기가 가변적이며 잠재적으로 이질적인 표 형식의 데이터인 2차원 데이터 프레임 df를 만듭니다. 현재 그림에 서브플롯을 추가합니다. 데이터 프레임, df로 막대 플롯 만들기 . 현재 그림에 서브플롯을 추가합니다. 열 표시로 df_sorted를 만듭니다. df_sorted로 막대 플롯 만들기 . 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import

matplotlib의 윤곽선에서 좌표를 얻으려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. x, y 목록 생성 그리고 m 데이터 포인트로. plt.contour(x, y, m 사용 ) x, y 및 m 데이터 포인트로 등고선 플롯을 생성합니다. 윤곽 컬렉션 인스턴스를 가져옵니다. 컬렉션의 경로를 가져오고 등고선의 정점 또는 좌표를 인쇄합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 matplotlib.pyplot을 pltplt.rcParams[Figure