#Python 기초(#matplotlib)
numpy의 사용법에 대해서는 이전의 기사를 참고해 주세요.
→ #Python 기초(#Numpy 1/2)
→ #Python 기초(#Numpy 2/2)
1. Matplotlib 가져오기
그래프 그리기 : pyplot
모듈 사용
jupyter lab에서 그리기 : %matplotlib inline
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-5, 5, num=10) # -5から5まで10に区切る
# x = np.linspace(-5, 5) # デフォルトは50分割
print(x)
print(len(x)) # xの要素数
실행 결과[-5. -3.88888889 -2.77777778 -1.66666667 -0.55555556 0.55555556
1.66666667 2.77777778 3.88888889 5. ]
10
2. 그래프 그리기
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-5, 5) # -5から5まで
y = 2 * x # xに2をかけてy座標とする
plt.plot(x, y)
plt.show()
3. 제목, 범례, 선 스타일
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-100, 100, num=1000)
y_1 = x * x.T # x.T : 1行1000列 → 1000行1列に転置
y_2 = 10 * x
# 軸のラベル
plt.xlabel("x val")
plt.ylabel("y val")
# グラフのタイトル
plt.title("Graph Name")
# プロット 凡例と線のスタイルを指定
plt.plot(x, y_1, label="y1")
plt.plot(x, y_2, label="y2", linestyle="dashed")
plt.legend() # 凡例を表示
plt.show()
4. 산포도
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1.2, 2.4, 0.0, 1.4, 1.5])
y = np.array([2.4, 1.4, 1.0, 0.1, 1.7])
plt.scatter(x, y) # 散布図のプロット
plt.show()
5. 이미지 표시
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = np.linspace(0, 100,num=100) # 0から100までを100等分
print(img)
img = img.reshape(10,10) # 10 * 10 行列に変形
plt.imshow(img, "gray") # グレースケールで表示
plt.colorbar() # カラーバーの表示
plt.show()
Reference
이 문제에 관하여(#Python 기초(#matplotlib)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/hiwasawa/items/529ed53c154159124dbc
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우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-5, 5, num=10) # -5から5まで10に区切る
# x = np.linspace(-5, 5) # デフォルトは50分割
print(x)
print(len(x)) # xの要素数
[-5. -3.88888889 -2.77777778 -1.66666667 -0.55555556 0.55555556
1.66666667 2.77777778 3.88888889 5. ]
10
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-5, 5) # -5から5まで
y = 2 * x # xに2をかけてy座標とする
plt.plot(x, y)
plt.show()
3. 제목, 범례, 선 스타일
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-100, 100, num=1000)
y_1 = x * x.T # x.T : 1行1000列 → 1000行1列に転置
y_2 = 10 * x
# 軸のラベル
plt.xlabel("x val")
plt.ylabel("y val")
# グラフのタイトル
plt.title("Graph Name")
# プロット 凡例と線のスタイルを指定
plt.plot(x, y_1, label="y1")
plt.plot(x, y_2, label="y2", linestyle="dashed")
plt.legend() # 凡例を表示
plt.show()
4. 산포도
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1.2, 2.4, 0.0, 1.4, 1.5])
y = np.array([2.4, 1.4, 1.0, 0.1, 1.7])
plt.scatter(x, y) # 散布図のプロット
plt.show()
5. 이미지 표시
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = np.linspace(0, 100,num=100) # 0から100までを100等分
print(img)
img = img.reshape(10,10) # 10 * 10 行列に変形
plt.imshow(img, "gray") # グレースケールで表示
plt.colorbar() # カラーバーの表示
plt.show()
Reference
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-100, 100, num=1000)
y_1 = x * x.T # x.T : 1行1000列 → 1000行1列に転置
y_2 = 10 * x
# 軸のラベル
plt.xlabel("x val")
plt.ylabel("y val")
# グラフのタイトル
plt.title("Graph Name")
# プロット 凡例と線のスタイルを指定
plt.plot(x, y_1, label="y1")
plt.plot(x, y_2, label="y2", linestyle="dashed")
plt.legend() # 凡例を表示
plt.show()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1.2, 2.4, 0.0, 1.4, 1.5])
y = np.array([2.4, 1.4, 1.0, 0.1, 1.7])
plt.scatter(x, y) # 散布図のプロット
plt.show()
5. 이미지 표시
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = np.linspace(0, 100,num=100) # 0から100までを100等分
print(img)
img = img.reshape(10,10) # 10 * 10 行列に変形
plt.imshow(img, "gray") # グレースケールで表示
plt.colorbar() # カラーバーの表示
plt.show()
Reference
이 문제에 관하여(#Python 기초(#matplotlib)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
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import matplotlib.pyplot as plt
img = np.linspace(0, 100,num=100) # 0から100までを100等分
print(img)
img = img.reshape(10,10) # 10 * 10 行列に変形
plt.imshow(img, "gray") # グレースケールで表示
plt.colorbar() # カラーバーの表示
plt.show()
Reference
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