matplotlib를 사용하여 스칼라 2D 데이터를 시각화하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 데이터 샘플에 대해 변수 N을 초기화합니다. numpy를 사용하여 x 및 y 데이터 포인트를 생성합니다. 좌표 벡터에서 좌표 행렬을 가져옵니다. numpy를 사용하여 z개의 데이터 포인트를 가져옵니다. 비정규 직사각형 그리드로 의사 색상 플롯을 만듭니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np from matplo

Matplotlib에서 누적 분포 함수의 로그 플롯을 표시하기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 단계 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 샘플 데이터 수에 대한 변수 N을 초기화합니다. numpy를 사용하여 데이터, X2 및 F2 생성 plot()을 사용하여 X2 및 F2 플롯 방법. x 및 y 스케일을 로그로 만듭니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[&

matplotlib imshow()의 행렬에 마스크를 적용하려면 , np.ma.masked_where()를 사용할 수 있습니다. 하한 및 상한이 있는 방법. 단계 입력 행렬을 마스킹하기 위해 두 개의 변수 l과 u를 초기화합니다. 5×5 차원의 임의 데이터를 생성합니다. 입력 행렬, l 값의 하위 및 u의 상위를 마스킹합니다. nrows=1 및 ncols=를 사용하여 Figure 및 서브플롯 세트 생성 데이터를 이미지로 표시합니다. 즉, 2D 일반 래스터에서 축 0 및 축의 제목을 0으로 설정하고 그림을 표시하려면 show()를

두 개의 matplotlib imshow() 플롯이 동일한 컬러맵 스케일을 갖도록 설정하려면 다음을 수행할 수 있습니다. 단계 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. Numpy를 사용하여 d1 및 d2 행렬을 만듭니다. 최대 및 최소값을 얻기 위해 결과 행렬을 가져옵니다. 최소값과 최대값에 대해 amin 및 max 방법을 사용합니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화합니다. nrows=1,ncols=2를 사용하여 서브플롯 배열의 일부로 그림에 ~.axes.Axes를 추가합니다. 색인 1에서 imsh

Matplotlib 애니메이션을 사용하여 X축 값을 업데이트하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 그림과 서브플롯 세트를 생성합니다. numpy를 사용하여 x 및 y 데이터 포인트를 생성합니다. 축(ax)에 플롯 방법을 사용하여 x 및 y 데이터 포인트를 플로팅합니다. X축 값을 프레임별로 설정하는 animate 함수를 반복적으로 호출하여 애니메이션을 만듭니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import matplotlib.pylab

matplotlib/netwokx에서 노드 컬러맵을 그리려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 순환적으로 연결된 노드의 주기 그래프 $C_n$를 반환합니다. 원에 노드를 배치합니다. Matplotlib로 그래프 G를 그립니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.

matplotlib 그림을 PIL 이미지 개체로 변환하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화합니다. plot()을 사용하여 목록 그리기 방법. 인메모리 버퍼를 초기화합니다. 버퍼링된 이미지를 저장합니다. PIL 이미지를 사용하여 이미지 개체를 가져옵니다. 현재 이미지를 표시합니다. 메모리 내 I/O 버퍼를 닫습니다. 예 import io from PIL import Image import matplotlib.pyplot a

D3.js에서 애니메이션 GIF 파일을 만들려면 애니메이션의 경우 다음 단계를 수행할 수 있습니다. − 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화합니다. 현재 Figure에 좌표축을 추가하고 현재 좌표축으로 만듭니다. 빈 목록으로 선을 그립니다. 줄을 초기화하려면 빈 목록을 전달하세요. 사인 곡선에 애니메이션을 적용하려면 사인 곡선 값을 업데이트하고 선 인스턴스를 반환합니다. PillowWriter()를 사용하여 영화 작가 인스턴스 가져오기 수업. PillowWriter

Matplotlib의 곡선에 커서를 추가하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. t 만들기 및 numpy를 사용한 데이터 포인트 그림과 서브플롯 세트를 생성합니다. 커서 클래스 인스턴스를 가져와 플롯의 커서 포인트를 업데이트합니다. mouse_event에서 현재 마우스 위치의 x,y 데이터를 가져옵니다. x 및 y 데이터 포인트의 인덱스를 가져옵니다. x 및 y 위치를 설정합니다. 텍스트 위치를 설정하고 agg 버퍼와 마우스 이벤트를 다시 그립니다. 플롯 t

Matplotlib 직사각형 가장자리를 지정된 너비 외부로 설정하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화합니다. 하위 플롯 배열의 일부로 그림에 도끼를 추가합니다. 변수 line_width를 초기화하여 사각형을 지정된 너비 외부로 설정합니다. 사각형의 중심, 너비 및 높이에 변수 xy, w 및 h를 사용합니다. xy 기준점과 높이 및 너비가 있는 직사각형 인스턴스를 가져옵니다. 오프셋 변환 상자 인스턴스를 가져옵니다. 아티스트

imshow()가 M×N×4 입력으로 알파 채널을 처리하는 방법을 보기 위해 예를 들어 보겠습니다. 단계 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 1로 채워진 주어진 모양과 유형의 새 배열을 반환합니다. 알파 채널을 처리합니다. 데이터를 2D 일반 래스터와 같은 이미지로 표시합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] =

두 개의 기존 matplotlib 플롯을 하나의 플롯으로 병합하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. numpy를 사용하여 x, y1 및 y2 데이터 포인트를 생성합니다. plot()을 사용하여 (x, y1) 및 (x, y2) 점 플롯 방법. 현재 축의 xy 데이터 포인트를 가져옵니다. argsort() 사용 배열을 정렬할 인덱스를 반환합니다. 각 플롯의 x 및 y 데이터 포인트를 추가합니다. 두 번째 인덱스 서브플롯에서 X 및 Y 데이터 포인트를 플로팅합니다.

Python의 Matplotlib에서 외부 가장자리의 윤곽을 그리기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. numpy를 사용하여 x 및 y 데이터 포인트를 생성합니다. 선폭을 10과 5로 설정하여 x 및 y 데이터 포인트를 플롯하여 윤곽선 가장자리가 보이도록 합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["fi

Matplotlib의 3D 산점도에서 투명도를 끄려면 깊이 음영을 사용하여 산점도 마커를 음영 처리하여 깊이가 있는 것처럼 보이게 할 수 있습니다. 단계 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화합니다. 하위 플롯 배열의 일부로 그림에 도끼를 추가합니다. numpy를 사용하여 임의의 데이터 포인트 x, y 및 z를 생성합니다. 분산 방법을 사용하여 depthshade=False인 3D 축에 x, y 및 z 데이터 포인트를 그립니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하

Seaborn 히트맵 또는 상관 행렬을 애니메이션화하기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화합니다. 차원 튜플을 만듭니다. Seaborn 히트맵을 만듭니다. init() 생성 첫 번째 히트맵에 대한 메서드입니다. FuncAnimation() 사용 임의의 데이터 세트를 생성하고 히트맵을 생성하는 함수를 반복적으로 호출하여 애니메이션을 만드는 클래스입니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import

Mac에서 Python을 사용하여 plt.show()를 최대화하려면 full_screen_toggle()을 사용할 수 있습니다. 단계 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 현재 그림에 서브플롯을 추가합니다. 입력 목록으로 원형 차트를 만듭니다. 현재 그림의 그림 관리자를 가져옵니다. full_screen_toggle() 사용 전체 화면 팝업 창을 생성합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[&qu

Python을 사용하여 정사각형 이미지를 256개의 큰 픽셀로 픽셀화하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 주어진 이미지 파일을 열고 식별합니다. 이미지 샘플의 크기를 조정합니다. 결과 이미지를 만들고 크기를 조정합니다. 결과 그림을 저장합니다. 예시 from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] pl

Matplotlib의 첫 번째 X축 하단에 두 번째 X축을 추가하려면 다음을 수행할 수 있습니다. 단계 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. gca()를 사용하여 현재 축(ax1) 가져오기 방법. Y축을 공유하는 쌍축(ax2)을 만듭니다. 축에서 X축 눈금 설정 축 1에 X축 레이블을 설정하고 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.5

misc.imread를 사용하여 이미지를 Red, Green 및 Blue 채널로 분할하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 파일에서 배열로 이미지를 읽습니다. 컬러맵 및 제목 목록을 만듭니다. 그림과 서브플롯 세트를 생성합니다. 축, 이미지, 제목 및 컬러맵을 압축합니다. 압축된 objs를 반복하고 각 채널 이미지의 제목을 설정합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import matplotlib.pyplot as plt plt.r

Pylab(Pyplot) 산점도의 여러 지점에 대해 다른 마커를 사용하려면 다음 단계를 사용할 수 있습니다. - 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 샘플 데이터 수에 대한 변수 N을 초기화합니다. x 및 y개의 임의 데이터 포인트를 생성합니다. 마커 목록을 만드세요. x, y 및 마커를 압축합니다. 지퍼 개체를 반복하고 다른 마커로 데이터 포인트를 플로팅합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np from matplotlib import pypl