タグ付けされた質問 「matplotlib」

正方形のグラフに線を描きたい。 スケールx-axisとはy-axis同じでなければなりません。 たとえば、xの範囲は0〜10で、画面上で10cmです。yも0〜10の範囲で、10 cmでなければなりません。 ウィンドウサイズをいじったとしても、正方形の形状を維持する必要があります。 現在、グラフはウィンドウサイズに合わせてスケーリングされます。 どうすればこれを達成できますか？ 更新： 以下を試しましたがうまくいきませんでした。 plt.xlim(-3, 3) plt.ylim(-3, 3) plt.axis('equal')

128 python  matplotlib 

私はmatplotから始めて、いくつかの基本的なプロットを管理しましたが、今必要なものを行う方法を見つけるのが難しいことに気づきました:( 私の実際の質問は、サブプロットを持つ図にグローバルタイトルとグローバル凡例を配置する方法です。 さまざまな色（約200）のさまざまなグラフがたくさんある2x3サブプロットを実行しています。それらのほとんどを区別するために、私は次のようなものを書きました def style(i, total): return dict(color=jet(i/total), linestyle=["-", "--", "-.", ":"][i%4], marker=["+", "*", "1", "2", "3", "4", "s"][i%7]) fig=plt.figure() p0=fig.add_subplot(321) for i, y in enumerate(data): p0.plot(x, trans0(y), "-", label=i, **style(i, total)) # and more subplots with other transN functions （これについて何か考えはありますか？:)）各サブプロットは同じスタイル関数を持っています。 現在、すべてのサブプロットのグローバルタイトルと、すべてのスタイルを説明するグローバルレジェンドを取得しようとしています。また、フォントを200のスタイルすべてに合わせて小さくする必要があります（完全に一意のスタイルは必要ありませんが、少なくともいくつかの試み） 誰かがこのタスクを解決するのを手伝ってくれる？

125 matplotlib  title  legend  subplot 

私はIPythonを使用して--pylab=inlineおり、プロットを表示するためにインタラクティブでズーム可能なmatplotlib GUI（端末のPythonコンソールで何かをプロットするとポップアップするGUI）にすばやく切り替えたい場合があります。どうすればできますか？できれば、ノートブックを離れたり再起動したりしないでください。 IPy Notebookのインラインプロットの問題は、それらの解像度が制限されており、ズームして一部の小さなパーツを表示できないことです。端末から開始するmaptlotlib GUIを使用して、ズームインしたいグラフの長方形を選択し、それに応じて軸を調整できます。私は実験してみました from matplotlib import interactive interactive(True) そして interactive(False) しかし、それは何もしませんでした。オンラインでもヒントは見つかりませんでした。

125 python  matplotlib  jupyter-notebook 

次のコードを使用して、Seabornバープロットに自分のラベルを使用しようとしています。 import pandas as pd import seaborn as sns fake = pd.DataFrame({'cat': ['red', 'green', 'blue'], 'val': [1, 2, 3]}) fig = sns.barplot(x = 'val', y = 'cat', data = fake, color = 'black') fig.set_axis_labels('Colors', 'Values') ただし、次のエラーが発生します。 AttributeError: 'AxesSubplot' object has no attribute 'set_axis_labels' 何ができますか？

125 python  matplotlib  seaborn 

私はpyplotを使用して簡単なグラフをプロットしようとしています。例： import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3],[5,7,4]) plt.show() しかし、図は表示されず、次のメッセージが表示されます。 UserWarning: Matplotlib is currently using agg, which is a non-GUI backend, so cannot show the figure. 私はいくつかの場所で、以下を使用してmatplotlibの構成を変更する必要があることを確認しました。 import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt これを実行しましたが、モジュールが見つからないため、エラーメッセージが表示されました。 ModuleNotFoundError: No module named 'tkinter' 次に、pip install tkinter（仮想環境内で）を使用して「tkinter」をインストールしようとしましたが、見つかりません： Collecting tkinter Could not find a version that satisfies …

125 python  matplotlib  pycharm 

Matplotlibでは、次のようにグリッド線を破線にします。 fig = pylab.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.yaxis.grid(color='gray', linestyle='dashed') ただし、グリッド線を棒などの他のグラフ要素の背後に描画する方法（または可能であっても）を見つけることはできません。グリッドの追加と他の要素の追加の順序を変更しても違いはありません。 グリッド線が他のすべての背後に表示されるようにすることは可能ですか？

123 python  matplotlib  grid 

指定された制限で水平線と垂直線を作成できない理由がよくわかりません。このボックスでデータをバインドしたいと思います。しかし、両サイドは私の指示に準拠していないようです。どうしてこれなの？ # CREATING A BOUNDING BOX # BOTTOM HORIZONTAL plt.axhline(y=.4, xmin=0.25, xmax=0.402, linewidth=2, color = 'k') # RIGHT VERTICAL plt.axvline(x=0.402, ymin=0.4, ymax = 0.615, linewidth=2, color='k') # LEFT VERTICAL plt.axvline(x=0.1, ymin=0.58, ymax = 0.79, linewidth=2, color='k') plt.show()

122 matplotlib 

私は現在、matplotlib.pyplotグラフの作成に使用しており、主グリッド線を実線と黒で表示し、副グリッド線を灰色または破線で表示したいと考えています。 グリッドプロパティでwhich=both/major/mineは、色と線種は線種によって単純に定義されます。マイナーラインスタイルのみを指定する方法はありますか？ これまでのところ適切なコードは plt.plot(current, counts, 'rd', markersize=8) plt.yscale('log') plt.grid(b=True, which='both', color='0.65', linestyle='-')

122 python  matplotlib 

RIでは、次のようにして目的の出力を作成できます。 data = c(rep(1.5, 7), rep(2.5, 2), rep(3.5, 8), rep(4.5, 3), rep(5.5, 1), rep(6.5, 8)) plot(density(data, bw=0.5)) python（matplotlibを使用）では、最も近いのは単純なヒストグラムです。 import matplotlib.pyplot as plt data = [1.5]*7 + [2.5]*2 + [3.5]*8 + [4.5]*3 + [5.5]*1 + [6.5]*8 plt.hist(data, bins=6) plt.show() normed = Trueパラメータも試してみましたが、ガウス分布をヒストグラムに当てはめる以外の方法はありませんでした。 私の最新の試みは周りだったscipy.statsとgaussian_kde、ウェブ上の例は以下のが、私はこれまで成功してきました。

122 python  r  numpy  matplotlib  scipy 

MatplotlibのFigureを再度開いて、通常の対話を復元できるように保存する方法はありますか？（MATLABの.fig形式と同様ですか？） 私は同じスクリプトを何度も実行して、これらのインタラクティブな図を生成しています。または、プロットのさまざまな側面を示すために、同僚に複数の静的PNGファイルを送信しています。むしろ、フィギュアオブジェクトを送信して、自分で操作してもらいたいのです。

119 python  matplotlib 

私はpython / matplotlibとipythonノートブックの両方で使用するのが初めてです。既存のグラフに注釈線を追加しようとしていますが、グラフに線を描画する方法がわかりません。したがって、たとえば、次のようにプロットするとします。 import numpy as np np.random.seed(5) x = arange(1, 101) y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100) p = plot(x, y, "o") 次のグラフが表示されます。 では、（70,100）から（70,250）までの垂直線を追加するにはどうすればよいでしょうか。（70,100）から（90,200）までの対角線はどうですか？ 私はいくつかのことを試しましたが、私の側ではLine2D()混乱しか生じませんでした。ではR、segments（）関数を使用して、線分を追加します。に同等のものはありmatplotlibますか？

119 matplotlib  ipython 

を使用して左のy軸にyラベルplt.ylabelを追加できますが、2番目のy軸にどのように追加できますか？ table = sql.read_frame(query,connection) table[0].plot(color=colors[0],ylim=(0,100)) table[1].plot(secondary_y=True,color=colors[1]) plt.ylabel('$')

118 python  matplotlib 

以下のコードは、サブプロット間にギャップを生成します。サブプロット間のギャップを削除して画像をタイトなグリッドにするにはどうすればよいですか？ import matplotlib.pyplot as plt for i in range(16): i = i + 1 ax1 = plt.subplot(4, 4, i) plt.axis('on') ax1.set_xticklabels([]) ax1.set_yticklabels([]) ax1.set_aspect('equal') plt.subplots_adjust(wspace=None, hspace=None) plt.show()

116 python  matplotlib 

平均と分散が与えられると、正規分布をプロットする単純な関数呼び出しがありますか？

116 python  matplotlib 

私はPythonからmatplotlibデータを（関数plotとerrorbar関数を使用して）プロットするために使用しています。完全に分離した独立したプロットのセットをプロットし、それらのylim値を調整して、視覚的に簡単に比較できるようにする必要があります。 ylim各プロットから値を取得して、下限と上限のylim値の最小値と最大値をそれぞれ取得し、プロットを視覚的に比較できるように調整するにはどうすればよいですか？ もちろん、データを分析して独自のカスタムylim値を作成することもできますが、これを使用matplotlibして私が作成したいと考えています。これを簡単に（そして効率的に）行う方法について何か提案はありますか？ これが使用してプロットする私のPython関数ですmatplotlib： import matplotlib.pyplot as plt def myplotfunction(title, values, errors, plot_file_name): # plot errorbars indices = range(0, len(values)) fig = plt.figure() plt.errorbar(tuple(indices), tuple(values), tuple(errors), marker='.') # axes axes = plt.gca() axes.set_xlim([-0.5, len(values) - 0.5]) axes.set_xlabel('My x-axis title') axes.set_ylabel('My y-axis title') # title plt.title(title) # save as file plt.savefig(plot_file_name) …

115 python  matplotlib  plot