입력 텍스트 파일에서 매우 간단한 막대 차트를 그리기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 바 이름에 대한 빈 목록 만들기 및 높이 . 텍스트 파일을 읽고 각 줄을 반복합니다. 이름 추가 및 높이 목록으로. 막대 플롯 목록 사용 (1단계). 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["

4D 플롯을 만들기 위해 x, y, z 및 c 표준 데이터 포인트를 만들 수 있습니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화하세요. 단계 Figure() 사용 도형을 생성하거나 기존 도형을 활성화하는 방법입니다. 서브플롯 배열의 일부로 그림을 추가하십시오. numpy를 사용하여 x, y, z 및 c 데이터 포인트를 만듭니다. 산점 을 사용하여 산점도 만들기 방법. 그림을 표시하려면 show() 를 사용하십시오. 방법. 예시 from matplotlib import pyplot as plt impor

matplotlib 그래프를 전체 화면으로 표시하려면 full_screen_toggle()을 사용할 수 있습니다. 방법. 단계 Figure()를 사용하여 Figure 생성 또는 기존 Figure 활성화 방법. 두 개의 목록을 사용하여 선을 그립니다. 현재 Figure의 Figure 관리자를 반환합니다. 전체 화면 이미지를 전환하려면 full_screen_toggle()을 사용하세요. 방법. 그림을 표시하려면 show() 메서드를 사용하십시오. 예시 from matplotlib import pyplot

Seaborn에서 두 개의 그래프를 나란히 표시하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 두 개의 그래프를 생성하려면 nrows=1, ncols=2를 사용할 수 있습니다. 피규어 사이즈 (7, 7). col1 키를 사용하여 데이터 프레임 만들기 및 col2 , 판다 사용 . countplot() 사용 막대를 사용하여 각 범주형 빈의 관찰 횟수를 표시합니다. 서브플롯 사이 및 주변의 패딩을 조정합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import pandas as pd imp

matplotlib에서 회전하는 3D 그래프를 만들려면 애니메이션 을 사용할 수 있습니다. 함수를 반복적으로 호출하기 위한 클래스입니다. 단계 메쉬 그리드 수, 함수를 호출하는 초당 빈도, 프레임 수에 대한 변수를 초기화합니다. 곡선에 대한 x, y 및 z 배열을 만듭니다. 람다 함수를 사용하여 z 배열을 만드는 함수를 만듭니다. 애니메이션 클래스에 함수를 전달하려면 사용자 정의 함수를 만들어 이전 플롯을 제거하고 x, y 및 zarray를 사용하여 표면을 플롯합니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성

Python의 matplotlib에서 X축 값을 설정하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - x 및 y 데이터 포인트에 대한 두 개의 목록을 만듭니다. xticks 가져오기 범위 값. plot()을 사용하여 선 그리기 xtick 범위 값과 y 데이터 포인트가 있는 메소드 xticks 바꾸기 xticks() 를 사용하여 X축 값으로 방법. 그림을 표시하려면 show() 를 사용하십시오. 방법. 예시 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["

matplotlib 컬러맵의 특정 값에 대한 색상을 재정의하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 컬러맵 가져오기 인스턴스, *name인 경우 rc 값으로 기본 설정 *는 get_cmap()을 사용하는 없음입니다. 메서드, 회색 컬러맵 사용. norm.clip =False일 때 낮은 범위를 벗어난 값의 색상을 설정합니다. set_under() 사용 방법. imshow() 사용 방법, 데이터를 이미지, 즉 2D 일반 래스터에 표시합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예 impor

범례 마커와 레이블 사이의 간격을 조정하려면 범례 메서드에서 레이블 간격을 사용할 수 있습니다. 단계 label1이 있는 플롯 라인 , 레이블2 및 label3 . 범례 마커와 레이블 사이의 간격을 늘리거나 줄이려면 공간 변수를 초기화하십시오. 범례 사용 labelspacing 메서드 주장에서. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00,

matplotlib 히스토그램 함수에서 빈에 대한 정보를 얻으려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 데이터 에 대한 숫자 목록 만들기 및 쓰레기통. histogram()을 사용하여 데이터 세트의 히스토그램 계산 방법. 히스트 가져오기 및 가장자리 히스토그램(2단계)에서. 히스토그램에서 빈도를 찾으십시오. 통 으로 막대 만들기 (1단계) 및 빈도 (4단계) 데이터. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np from matplotlib impo

플롯에서 그리드의 크기를 정의하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - Figure()를 사용하여 새 Figure를 생성하거나 기존 Figure를 활성화합니다. 방법. 서브플롯 배열의 일부로 Figure에 축을 추가합니다. 입력 목록으로 곡선을 그립니다. x 및 y 여백을 0으로 만듭니다. X 그리드를 설정하기 위해 입력 눈금 포인트를 전달할 수 있습니다. 현재 선 스타일로 격자선을 배치하려면 grid(True) 를 사용하십시오. 방법. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법.

matplotlib 축의 상대적 이동을 제거하기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 두 개의 입력 목록이 있는 선을 그립니다. gca() 사용 메서드를 사용하여 현재 축을 가져온 다음 X축 인스턴스를 반환합니다. 주요 티커의 포맷터를 가져옵니다. 상대 이동을 제거하려면 set_useOffset(False) 을 사용하십시오. 방법. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.fi

iPython에서 인라인으로 matplotlib 플롯과 인터레이스된 인쇄 문을 표시하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 단계 matplotlib에서 pyplot을 가져옵니다. 이력 에 대한 데이터 목록 만들기 플롯. 변수 i 초기화 인쇄문에 사용합니다. 데이터 목록을 반복합니다(2단계). subplots() 를 사용하여 그림과 서브플롯 세트 생성 방법. 인쇄문을 배치하십시오. hist()를 사용하여 히스토그램을 플로팅합니다. 방법. i 증가 1. 예시 In [1]: from

matplotlib에서 NaN 값을 플롯하고 작업하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 일부 NaN 값과 함께 numpy를 사용하여 데이터를 생성합니다. imshow() 사용 데이터를 이미지로 표시하는 방법(예:2D 일반 래스터에 컬러맵 및 데이터 포함)(1단계에서) 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.0

직사각형 안에 원을 배치하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - figure()를 사용하여 새 Figure를 생성하거나 기존 Figure를 활성화합니다. 방법. 현재 축에 서브플롯을 추가합니다. 직사각형 만들기 및 원 인스턴스. 현재 축에 직사각형 패치를 추가합니다. 서클 추가 현재 축으로 패치합니다. xlim()을 사용하여 x 및 y축 크기 조정 및 ylim() 방법. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import matplotlib from matplot

네트워크 를 재구성하려면 Python의 그래프에서 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - Panda의 데이터 프레임을 사용하여 데이터 프레임을 만듭니다. from_pandas_edgelist() 를 사용하여 에지 목록을 포함하는 Pandas DataFrame에서 그래프를 반환합니다. 방법. matplotlib로 그래프 G를 그립니다. from 키 목록을 늘리거나 줄여 네트워크를 재구성할 수 있습니다. 및 ~로 . 그림을 표시하려면 show() 를 사용하십시오. 방법. 예 import pandas as pd

matplotlib에서 원 안에 텍스트를 배치하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - figure() 를 사용하여 새 Figure를 생성하거나 기존 Figure를 활성화합니다. 방법. 현재 축에 subplot 방식을 추가합니다. 서클 만들기 Circle()을 사용하는 인스턴스 수업. 서클 추가 줄거리의 경로입니다. 원 안에 텍스트를 배치하려면 text() 방법. xlim() 을 사용하여 x 및 y축 크기 조정 및 ylim() 방법. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요.

matplotlib에서 축을 전환하기 위해 그림을 만들고 subplots() 메서드를 사용하여 두 개의 서브플롯을 추가할 수 있습니다. 곡선을 플로팅하고 x 및 y 데이터를 추출하고 이 데이터를 두 번째 플롯된 곡선에 설정합니다. 단계 numpy를 사용하여 x 및 y 데이터 포인트를 만듭니다. Figure를 만들고 두 개의 서브플롯 세트를 추가합니다. 두 축에 플롯의 제목을 설정합니다. plot() 를 사용하여 x 및 y 데이터 포인트를 플로팅합니다. 방법. get_xdata 를 사용하여 x 및 y 데이터

matplotlib의 서브플롯에서 눈금 레이블 밀도를 줄이기 위해 밀도에 최소값을 할당할 수 있습니다. 단계 변수, 밀도 초기화 . numpy를 사용하여 x 및 y 데이터 포인트를 만듭니다. plot() 을 사용하여 x 및 y 데이터 포인트를 그립니다. 방법. xticks() 를 사용하여 X축의 현재 눈금 위치 및 레이블을 가져오거나 설정합니다. 방법. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np from matplotlib import pyplot a

matplotlib 범례 상자의 크기를 조정하려면 범례 메서드에서 borderpad 인수를 사용할 수 있습니다. 단계 라인1 생성 및 줄 2 선 너비가 다른 두 개의 목록을 사용합니다. 그림에 범례를 배치하고 범례 상자의 크기를 조정하려면 borderpad=2를 사용하세요. 범례() 방법. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.

Seaborn 플롯에서 범례의 글꼴 크기를 늘리려면 fontsize 변수를 사용하고 legend()에서 사용할 수 있습니다. 메소드 인수. 단계 Pandas를 사용하여 데이터 프레임을 만듭니다. 키는 숫자, 개수 및 선택입니다. barplot()을 사용하여 Seaborn에서 막대를 플로팅합니다. 방법. 변수 글꼴 크기 초기화 글꼴 크기 늘리기 전설의. 범례() 사용 인수에 fontsize를 사용하여 그림에 범례를 배치하는 방법입니다. 그림을 표시하려면 show() 를 사용하십시오. 방법. 예시 i