matplotlib의 플롯에서 데이터를 추출하려면 get_xdata()를 사용할 수 있습니다. 및 get_ydata() 방법. 단계 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. numpy를 사용하여 y개의 데이터 포인트를 생성합니다. y 데이터 포인트를 color=red로 표시 및 linewidth=5 . 데이터 추출을 위한 명세서를 인쇄합니다. get_xdata() 사용 및 get_ydata() 플롯에서 데이터를 추출하는 방법(3단계). x 및 y 데이터를 인쇄합니다(5단계). 그림을 표시하려면 show()를

축을 공유할 때 눈금 레이블을 표시하려면 subplot()를 사용하면 됩니다. sharey 메서드 논쟁. 기본적으로 y ticklabels가 보일 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. subplot()을 사용하여 현재 그림에 서브플롯 추가 메소드, 여기서 nrows=1, ncols=2 및 색인=1 축 ax1용 . 축 1에 선을 그립니다. subplot()을 사용하여 현재 그림에 서브플롯을 추가합니다. 메소드, 여기서 nrows=1, ncols=2 및 색인=2

히스토그램 플롯의 중앙에 레이블을 배치하기 위해 각 패치의 중간점을 계산하고 xticks()를 사용하여 적절하게 눈금 레이블을 배치할 수 있습니다. 방법. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. 임의의 표준 표본 데이터 x를 생성합니다. bin 수에 대한 변수를 초기화합니다. 히스트() 사용 히스토그램 플롯을 만드는 방법입니다. 각 패치의 중앙에 있는 틱 목록을 계산합니다. 틱 라벨 목록을 만드세요. xticks() 사용 xticks 배치 방법 및 라벨

matplotlib를 사용하여 boxplot에 점의 산점도를 추가하려면 boxplot() 메서드를 사용하고 Pandas 데이터 프레임을 열거하여 산점도를 표시할 x 및 y 데이터 점을 얻을 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. Box1 키가 있는 DataFrame 클래스를 사용하여 데이터 프레임 만들기 및 Box2 . 데이터 프레임에서 상자 그림을 만듭니다. x 찾기 및 y 데이터를 사용한 산점도(1단계). 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요.

matplotlib에서 최소, 최대, 평균 및 표준 편차에 대한 상자 플롯을 만들려면 단계 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 5☓5 차원의 임의 데이터 세트를 만듭니다. 데이터에서 최소, 최대, 평균 및 표준 편차를 찾습니다. 3단계, 최소값, 최대값, 평균 및 표준 편차 데이터로 Pandas 데이터 프레임을 만듭니다. 데이터프레임 열에서 상자 플롯을 만듭니다. 예시 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as pl

플롯 범례에 텍스트 레이블을 표시하기 위해 인수에 handlelength=0, handletextpad=0 및 fancybox=0과 함께 legend 메소드를 사용할 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. 임의의 x 만들기 및 y numpy를 사용하는 데이터 포인트. subplots()를 사용하여 Figure와 서브플롯 세트 생성 방법. 플롯 x 및 y plot()을 사용하는 데이터 포인트 범례에 대해 지그재그 레이블이 있는 메서드 범례() 사용 hand

Matplotlib/Seaborn 플롯의 특정 셀에 사용자 정의 테두리를 추가하려면 단계 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. 일부 열이 있는 데이터 프레임을 만듭니다. 행렬 데이터세트를 계층적으로 클러스터된 히트맵으로 플로팅합니다. 하위 플롯 배열로 히트맵 축을 가져옵니다. Matplotlib의 특정 셀에 사용자 정의 테두리를 추가하기 위해 border_color. 변수를 초기화할 수 있습니다. 맞춤 테두리 색상을 사용하여 히트맵 축에 직사각형 패치를 추가합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용

matplotlib에서 해치의 선폭을 변경하려면 params에서 해치의 선폭을 설정할 수 있습니다. 단계 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. x 만들기 및 y=sin(x) numpy를 사용한 데이터 포인트 플롯에서 해치의 선폭을 설정합니다. scatter()를 사용하여 x 및 y 데이터 포인트 플롯 선폭이 설정된 / 해치가 있는 정사각형 마커가 있는 메서드입니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np from matplotlib import pyp

matplotlib 마커 방향을 제어하기 위해 마커의 여러 면, 스타일 및 회전 또는 방향을 포함하는 마커 튜플을 사용할 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. x 만들기 및 y numpy를 사용하는 데이터 포인트. 10개의 서로 다른 회전 배열을 만듭니다. 우편번호 x , y 그리고 나. 반복하고 plot()을 사용하여 점을 그립니다. 마커 튜플이 있는 메서드입니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예 import numpy as

matplotlib에서 히트맵의 위/아래 삼각형만 플롯하려면 numpy를 사용하여 마스크된 2D 배열을 가져오고 이를 이미지로 변환하여 히트맵을 생성할 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. 5×5 차원의 임의 데이터를 생성합니다. numpy.tri() 사용 주어진 대각선 아래에 1이 있고 다른 곳에 0이 있는 배열을 만드는 방법입니다. 마스크된 배열을 사용하여 마스크된 2D 배열 데이터를 가져옵니다(3단계 사용). imshow() 사용 데이터를 2D 일

matplotlib를 사용하여 이산 값에 대한 히스토그램을 플롯하려면 hist()를 사용할 수 있습니다. 방법. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. 불연속 값의 목록을 만드십시오. 히스트() 사용 bin=데이터 길이로 데이터를 그리는 방법 및 edgecolor=검정 . 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] =

annotate()를 사용할 수 있습니다. 도면 외부에 주석을 배치하는 방법입니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. x 만들기 및 y numpy를 사용하는 데이터 포인트. subplots()를 사용하여 Figure와 서브플롯 세트 생성 방법. scatter() 사용 x를 플롯하는 방법 및 y 스타 마커와 구리 컬러 맵을 사용하는 데이터 포인트. 도면 외부에 주석을 배치하려면 그에 따라 xy 좌표 튜플을 사용하십시오. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세

matplotlib의 재무 그래프에서 주말을 건너뛰려면 데이터 프레임에서 시간을 반복하고 요일이 5 또는 6인 경우 플롯을 건너뛸 수 있습니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. 키로 데이터 프레임 만들기 시간. 날짜 프레임의 압축된 인덱스와 시간을 반복합니다. 반복 타임스탬프가 요일 5 또는 6인 경우 플롯하지 마십시오. 평일 5~6시가 아닌 다른 포인트를 플로팅하세요. Y축의 현재 눈금 위치를 설정합니다. 그리드 선으로 플롯을 배치합니다. 그림

Seaborn 라인 플롯에 점선을 그리려면 linestyle=dashed를 사용할 수 있습니다. lineplot()의 인수에서 . 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. x 만들기 및 y numpy를 사용하는 데이터 포인트. lineplot() 사용 x 메서드 및 y 인수의 데이터 포인트 및 linestyle=dashed . 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import seaborn as sns import numpy as np from matp

matplotlib에서 텍스트 배경 투명도를 조정하려면 알파를 변경할 수 있습니다. bbox 사전의 값 facecolor=빨간색 포함 및 알파=0.4 . 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. x 만들기 및 y numpy를 사용하는 데이터 포인트. 플롯 x 및 y plot()을 사용하는 데이터 포인트 방법. 이제 text()를 사용하세요. fontdict로 텍스트 배경을 조정하는 방법 및 bbox x=-1.0의 사전 및 y=4.0 . 그림을 표시하려면 show()를 사

matplotlib에서 값이 0인 플롯을 로그 스케일하려면 xscale()을 사용할 수 있습니다. 및 yscale() symlog가 있는 메서드 이름으로 클래스. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. plot()을 사용하여 0 값을 포함하는 두 개의 목록을 플로팅합니다. 방법. yscale() 사용 symlog가 있는 메서드 이름으로 클래스. xscale() 사용 symlog가 있는 메서드 이름으로 클래스. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시

matplotlib의 모든 서브플롯에 대해 동일한 축 제한을 설정하려면 subplot()를 사용할 수 있습니다. nrows=2, ncols=2인 4개의 서브플롯을 만드는 방법 x 및 y 축을 공유합니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. 인덱스 1의 현재 그림에 서브플롯을 추가합니다. x 설정 및 y set_xlim()을 사용한 축 보기 제한 및 set_ylim() 방법. 축 1에 선을 그립니다(2단계). 동일한 한계로 인덱스 2의 현재 그림에 서브플롯을 추가합니

matplotlib의 기술 도면에 거리 화살표를 표시하려면 annotate()를 사용할 수 있습니다. 화살표 속성이 있는 메서드입니다. 단계 Figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이와 주변의 패딩을 조정합니다. axhline()을 사용하여 축을 가로질러 수평선을 추가합니다. 방법, 즉, y=3.5. axhline()을 사용하여 축을 가로질러 수평선을 추가합니다. 방법, 즉, y=2.5. 주석() 사용 거리를 표시하기 위해 화살표 선을 그리는 메소드를 사용하고 바로 다음 문에서 annotate() 메소드를 다시

matplotlib에서 축이 없는 3D 플롯에 산점도를 표시하려면 scatter()를 사용할 수 있습니다. 방법을 선택하고 축을 끕니다. 단계 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. Figure()를 사용하여 새 Figure 생성 또는 기존 Figure 활성화 방법. 하위 플롯 배열로 축을 추가합니다. numpy를 사용하여 xs, ys 및 zs 데이터 포인트를 생성합니다. scatter() 사용 산점도를 만드는 방법입니다. ax.axis(off) 사용 축을 숨기는 방법입니다. 그림을 표시하려면 show()

matplotlib에서 3D 막대에 대한 범례를 생성하기 위해 3D 막대를 플롯하고 legend() 메서드를 사용하여 범례를 배치할 수 있습니다. 단계 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다. Figure()를 사용하여 새 Figure 생성 또는 기존 Figure 활성화 방법. 하위 플롯 배열의 일부로 Figure에 축을 추가합니다. numpy를 사용하여 x3, y3, z3, dx, dy 및 dz 데이터 목록을 만듭니다. bar3d()를 사용하여 3D 막대 그리기 방법. 범례 배치를 위한 직사각형 축을 만듭