Python에서 정수가 아닌 문자열 축을 사용하여 혼동 행렬을 표시하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 라벨 목록을 만드세요. 정오분류표를 만드십시오. confusion_matrix() 사용 분류의 정확도를 계산합니다. 3. ~.axes.Axes 추가 하위 플롯 배열의 일부로 그림에. 2D 행렬 또는 배열의 값을 색상으로 구분된 이미지로 표시합니다. colorbar() 사용 메소드, ScalarMappable용 컬러바 생성 인스턴스, *매핑 가능* 6. set_xticklabels를 사용하여 x 및 y 눈금 레이블 설정 및

플롯 외부에 텍스트를 배치하려면 text_pos_x 값을 변경하여 텍스트 위치를 변경할 수 있습니다. 및 text_pos_y 단계 x 및 y에 대한 데이터 포인트를 생성합니다. x와 y의 텍스트 위치를 초기화합니다. x와 y를 플롯하려면 color=red와 함께 plot() 메서드를 사용하세요. . text() 메서드를 사용하여 그림에 텍스트를 추가합니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcPa

다른 Python 그래프에 다른 그래프(삽입으로)를 추가하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - x 만들기 및 y numpy를 사용하는 데이터 포인트. subplot() 사용 방법을 사용하여 그림과 서브플롯 세트를 생성합니다(예:fig ). 및 도끼 . 새 축을 만들려면 축 을 추가하십시오. 기존 그림에 (2단계). 플롯 x 및 y 축에 (2단계). 플롯 x 및 y 새 축에서(3단계). 그림을 표시하려면 show() 를 사용하십시오. 방법. 예시 import numpy as np f

Python에서 원형(극) 히스토그램을 그리려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 세타에 대한 데이터 포인트 생성 , 반지름 및 너비 numpy를 사용합니다. 현재 그림에 서브플롯을 추가합니다. 여기서 projection=polar 및 nrows=1, ncols=1 andindex=1. . bar()를 사용하여 막대 플롯 만들기 메소드, 세타 , 반지름 및 너비 데이터 포인트 반지름과 막대를 함께 압축한 후 반복하고 막대의 면 색상과 알파값을 설정합니다. 알파 값이 작을수록 투명도가 높아집니다. 그림을 표시하려면 show()를

그림의 축 목록을 얻으려면 먼저 그림을 만든 다음 get_axes()를 사용합니다. 축을 가져오고 해당 축의 레이블을 설정하는 메서드입니다. numpy 및 fig를 사용하여 xs 및 ys 생성 Figure() 사용 방법. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화하세요. add_subplot() 사용 방법. ~.axes.Axes 추가 nrows=1, ncols=1 및 index=1인 서브플롯 배열의 일부로 그림에 . 무화과의 축 가져오기 , xlabel 설정 및 ylabel . 빨간색으로 x 및 y 데이터 포인트를 플로팅합니다. 그

secondary_y를 사용하여 Pandas로 플로팅할 때 그리드 선을 제거하려면 , 우리는 다음 단계를 수행할 수 있습니다 - column1 키가 있는 DataFrame을 사용하여 데이터 프레임 만들기 및 2열 . 데이터 프레임 데이터를 사용하여 데이터 프레임을 플로팅합니다. 눈금선을 제거하려면 grid=False를 사용하세요. . 그림을 표시하려면 show() 를 사용하십시오. 방법. 예시 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcPar

플롯에 도 기호를 삽입하기 위해 LaTeX 표현을 사용할 수 있습니다. 단계 numpy를 사용하여 pV, nR 및 T에 대한 데이터 포인트를 생성합니다. plot()을 사용하여 pV 및 T 플롯 방법. xlabel 설정 xlabel()을 사용하는 PV용 방법. ylabel()을 사용하여 온도 레이블을 도 기호로 설정 방법. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.fi

Python에서 Y축에 값을 지정하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. numpy를 사용하여 x 및 y 데이터 포인트를 생성합니다. 축 값을 지정하려면 문자 목록을 만드세요. xticks 사용 및 yticks x 및 y 눈금 데이터 포인트를 각각 사용하여 축의 눈금을 지정하는 메서드입니다. x와 y를 사용하여 선을 그립니다. color=red , plot() 사용 방법. x 및 y 여백을 0으로 만듭니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np from matplotlib i

이미지 배경 위에 플롯하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 파일에서 배열로 이미지를 읽습니다. 그림(fig)을 만들고 범위가 [0, 300, 0, 300]인 서브플롯(ax) 세트를 추가합니다. 범위(300)의 x배열을 만듭니다. plot()를 사용하여 플롯 x linestyle=dotted 메서드 , 선폭=2 , 및 색상=빨간색 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figu

그림을 iPython에서 파일로 저장하려면 다음 단계를 수행하면 됩니다. 새 그림을 만들거나 기존 그림을 활성화합니다. add_axes()를 사용하여 Figure에 축 추가 방법. 주어진 목록을 플로팅합니다. savefig()를 사용하여 플롯 저장 방법. 예시 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = pl

일련의 플롯에 대한 표준 컬러바를 생성하기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - numpy를 사용하여 임의의 데이터를 생성합니다. subplots()를 사용하여 Figure와 서브플롯 세트 생성 메소드, 여기서 nrows=1 및 ncols=1 . 데이터를 이미지로 표시합니다. 컬러바의 경우 Figure에 축을 추가합니다. 매핑 가능한 인스턴스가 이미지이고 색상이 그려질 cax인 곳에 컬러바를 만듭니다. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np

Python cv2에서 이미지를 읽으려면 다음 단계를 수행하면 됩니다. 파일에서 이미지를 로드합니다. 지정된 창에 이미지를 표시합니다. 키를 누를 때까지 기다립니다. HighGUI 창을 모두 파괴합니다. 예시 import cv2 img = cv2.imread("baseball.png", cv2.IMREAD_COLOR) cv2.imshow("baseball", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 출력

로그 히스토그램을 만들기 위해 log=True를 사용할 수 있습니다. hist()의 인수에서 방법. 단계 숫자 목록을 만드십시오. density=True로 히스토그램을 플로팅합니다. . 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"]

Python에서 나열할 특정 열에 대한 csv 파일을 추출하려면 Pandas read_csv()를 사용할 수 있습니다. 방법. 단계 추출해야 하는 열 목록을 만드십시오. read_csv() 사용 csv 파일을 데이터 프레임으로 추출하는 방법입니다. 추출된 데이터를 인쇄합니다. plot()을 사용하여 데이터 프레임을 플로팅합니다. 방법. 그림을 표시하려면 show() 를 사용하십시오. 방법. 예시 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt p

matplolib을 사용하여 Python에서 여러 그림을 병렬로 그리려면 다음 단계를 수행하면 됩니다. numpy를 사용하여 임의의 데이터 생성 현재 그림(nrows=1, ncols=4 및 index=1)에 서브플롯을 추가합니다. imshow()를 사용하여 데이터를 2D 일반 래스터와 같은 이미지로 표시 cmap=Blues_r 메서드 . 현재 그림 nrows=1, ncols=4 및 index=2에 서브플롯을 추가합니다. imshow()를 사용하여 데이터를 2D 일반 래스터와 같은 이미지로 표시 cmap=Accent_r 메서드 .

Python에서 축 서브플롯을 표시하려면 show() 메서드를 사용할 수 있습니다. 여러 개의 도형이 생성된 경우 해당 이미지는 show() 메서드를 사용하여 표시됩니다. 단계 numpy를 사용하여 x 및 y 데이터 포인트를 생성합니다. plot()을 사용하여 x 및 y 플롯 방법. 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예시 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3

matplotlib를 사용하여 Python에서 3D 밀도 맵을 플롯하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - numpy를 사용하여 측면, x, y 및 z를 만듭니다. Numpy linspace 세 번째 숫자를 기반으로 두 지점 사이에 데이터를 생성하는 데 도움이 됩니다. 측면 데이터를 사용하여 좌표 벡터에서 좌표 행렬을 반환합니다. x와 y를 사용하여 지수 데이터를 생성합니다(2단계). pcolormesh()를 사용하여 비정규 직사각형 그리드로 의사 색상 플롯을 만듭니다. 방법. 그림을 표시하려면 s

Python에서 히스토그램을 정규화하려면 hist()를 사용할 수 있습니다. 방법. 정규화된 막대에서 플롯 아래 영역은 1이어야 합니다. 단계 숫자 목록을 만드십시오. density=True로 히스토그램을 플로팅합니다. . 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법. 예 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"]

matplotlib에서 단일 데이터 포인트를 플롯하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. - 단일 값으로 x 및 y 목록을 초기화합니다. X 및 Y축 범위를 0에서 5로 제한합니다. 현재 선 스타일로 그리드를 배치합니다. marker=o, markeredgecolor=red, markerfacecolor=green과 함께 plot() 메서드를 사용하여 x 및 y 플롯 . 그림을 표시하려면 show() 를 사용하십시오. 방법. 예시 from matplotlib import pyplot as plt plt

메시그리드 − 좌표 벡터의 좌표 행렬. Python meshgrid에 함수를 적용하는 방법을 보기 위해 예를 들어 보겠습니다. numpy 벡터화 데코레이터를 사용하여 x와 y라는 두 개의 목록을 고려할 수 있습니다. 예시 import numpy as np @np.vectorize def foo(a, b):    return a + b x = [0.0, 0.5, 1.0] y = [0.0, 1.0, 8.0] print("Function Output: ", foo(x, y)) 출력 Function O