タイトルのフォントファミリーを指定したい
タイトルのフォントファミリーを指定するには、set_title()メソッドのfontfamilyパラメータを使用します。以下は修正されたコードです。
pythonimport matplotlib.pyplot as ...
折れ線でlinewidthを指定したい
折れ線の幅（linewidth）は、ax.plot()関数内でlinewidth引数を使って指定します。以下は修正されたコードです。
pythonimport matplotlib.pyplot as plt# スタイ ...
import matplotlib.pyplot as plt # スタイルを設定 plt.style.use(‘ggplot’) # データを定義 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] # サブプロットを作成 fig, ax = plt.subplots() # 折れ線グラフをプロット ax.plot(x, y, marker=’o’, linestyle=’-‘, color=’b’, label=’Data’) # サブプロットにタイトルと軸ラベルを追加 ax.set_title(‘Sample Line Plot’) ax.set_xlabel(‘X-axis’) ax.set_ylabel(‘Y-axis’) # 凡例を表示 ax.legend() # グリッドを表示 ax.grid(True) # グラフを表示 plt.show() plt.savefig(“tmp_plot.jpg”) これじゃだめ？エクスポートされるけど、データが表示されない
plt.show()を呼び出した後にplt.savefig()を使っているため、plt.show()の後にplt.savefig()を移動する必要があります。plt.show()を呼び出すと、グラフが表示され、その後のコードは実行され ...
セーブしたい
グラフを画像ファイルとして保存するには、plt.savefig()関数を使用します。この関数には保存するファイルの名前や形式を指定します。
以下は、グラフをPNG形式で保存する例です。
pythonimpo ...
matplotlib.style
matplotlib.styleは、Matplotlibライブラリで使用されるグラフのスタイルを設定するための機能です。Matplotlibでは、あらかじめ定義されたさまざまなスタイルが提供されており、これらのスタイルを使用することで ...
サブプロットもしたい
サブプロットを含めた修正されたコードは以下のようになります。
pythonimport matplotlib.pyplot as plt# スタイルを設定plt.style.use('ggplot')# データを定義x ...
styleを指定した
スタイルを指定して修正したコードは以下の通りです。
pythonimport matplotlib.pyplot as plt# スタイルを設定plt.style.use('ggplot')# データを定義x = y ...
matplotlibのサンプルコード頂戴
以下は、Matplotlibを使用して簡単な折れ線グラフをプロットするサンプルコードです。
pythonimport matplotlib.pyplot as plt# データを定義x = y = # 折れ線グラフをプ ...
matplotlib.styleとは
matplotlib.styleは、Matplotlibのプロットスタイルを管理するための機能です。Matplotlibでは、様々なプロットスタイルを適用することで、プロットの外観や装飾を簡単に変更できます。matplotlib.st ...
import numpy as np import pandas as pd np.random.seed(123) dates = pd.date_range(start=” 2017-04-01″, periods=365) df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 31, 365), index=dates, columns=[“rand”]) ｄｆ df_year = pd.DataFrame(df.groupby(pd.Grouper(freq=”W-SAT”)).sum(), columns=[“rand”])
このコードは、次のような処理を行います：
NumPyとPandasをインポートします。np.random.seed(123)を使って、乱数のシードを設定します。これにより、同じシードを使用している場合、後続の乱数生成は再 ...
np.random.randint(1, 31, 365)
np.random.randint(1, 31, 365)は、NumPyのrandint()関数を使用して、1から30の範囲でランダムな整数を365個生成するコードです。
具体的には、引数として以下のものを与えています：
pd.data_rangeってなに
pd.date_range()は、Pandasライブラリで使用される日付範囲を生成するための関数です。主に時系列データを扱う際に使用されます。
この関数は、指定された開始日と終了日（または開始日と期間）に基づいて、連続する ...
なるほど、seedを指定しなかったら、常にことなる数値が生成される？
はい、その通りです。random.seed()を指定しない場合、乱数生成器は通常、現在の時刻などをシード値として使用して初期化されます。そのため、プログラムを実行するたびに異なるシード値が生成され、それに基づいて異なる乱数系列が生成さ ...
つまりどういうこと？
random.seed()を使用すると、乱数生成器が同じシード値を持つため、同じ乱数系列が生成されます。つまり、プログラムを実行するたびに異なる乱数が生成されるのではなく、同じシード値を使っている場合には常に同じ乱数系列が生成されます ...
random.seedってなに
random.seedは、乱数生成器のシードを設定するための関数です。乱数生成器は、ランダムな数値を生成するためのアルゴリズムであり、シードはそのアルゴリズムにおける初期値です。同じシードを使用すると、同じ乱数系列が生成されます。これ ...
to_htmlは？
to_htmlメソッドは、PandasのDataFrameをHTML形式のテーブルに変換するために使用されます。DataFrameの内容がHTML形式のテーブルに変換され、それを含むHTML文字列が生成されます。このメソッドを使用する ...
テーブルを読み込むの？
はい、正確です。read_html関数は、HTMLページ内にあるテーブルを検出し、それらのテーブルをPandasのDataFrameとして読み込みます。HTMLページ内のテーブルは、<table>要素で定義されており、その ...
read_htmlってなに？
read_htmlは、Pandasライブラリの関数の1つで、HTMLページからテーブルを読み込むために使用されます。この関数は、HTMLページ内のすべてのテーブルをDataFrameオブジェクトとして読み込みます。DataFrameは ...
concatみたいなものか
はい、その通りです。np.hstackは、Pythonのconcat関数のNumPy版と考えることができます。concat関数は、リストやタプルなどのシーケンスを取り、それらを指定された軸に沿って結合します。同様に、np.hstack ...
npのhstackってなに
np.hstackは、NumPy配列（ndarray）を水平方向に結合するための関数です。hstackは “horizontal stack” の略であり、複数の配列を横方向に並べて1つの配列に結合します。
np.fullってなに
np.fullは、指定された形状（shape）と値で満たされた配列を作成するNumPyの関数です。具体的には、指定された形状の配列を作成し、すべての要素を指定された値で埋めます。
この関数は、以下のように使用します。
np.eyeってなに
np.eyeは、単位行列（単位行列）を作成するNumPy関数です。単位行列は、対角要素がすべて1で、それ以外の要素がすべて0の正方行列です。
この関数は、以下のように使用します。
pythonimport ...