単にこれでよかったのかもしれない インポートについて理解していなかったが, Pythonのモジュールインポートのしくみを読むと, モジュールオブジェクトはシングルトンなため, 自分で import した plt(matplotlib.pyplot)を使って clr,close を呼ぶだけ ...
CentOSとWindowsをX serverで繋ぎ、matplotlibでグラフを出力した時に以下のエラーが出ました。 libGL error: No matching fbConfigs or visuals found libGL error: failed to load driver: swrast グラフは正しく出力されたのですが、エラーはエラーなので直したいですね。 対処法 .bashrcか.bash_profi...
次の図は、Matplotlib を使用して横棒グラフを作成する例を示しています。 上の図を描画するには、次のサンプル コードを実行します。Python コピー # Bar chart import matplotlib.pyplot as plt x1 = [1, 3, 4, 5, 6, 7, 9] y1 = [4, 7, 2, 4, 7, 8, 3] x2 = [2, 4, ...
pip install numpy matplotlib numba CUDA対応GPUおよび必要なCUDAツールキットがインストールされていることを確認してください。NumbaのドキュメントにCUDA環境の設定方法が記載されています: Numba CUDA インストール。 モンテカルロ積分アルゴリズム 関数: monte_carlo_integration この関数は、指...
関係を測定するためにR-Squaredと呼ばれる値を計算します。0から1までの範囲で、0は関係がないことを表し、1は 100% 関連していることを表します。 importnumpyimportmatplotlib.pyplotasplotfromsklearn.metricsimportr2_score xAxis=[10,20,30,50,60,70,80,90,100,120,130,140,150,160,180,190...
import numpy as np import pandas as pd import lightgbm as lgb from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import plotly.express as px import dtreeviz random_state = 0 シード値は今回は固定しておきます。 0でも42でもお好きな数字を選択してください...
importmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportinterpolatex=np.arange(0,10)y=np.exp(-x/3.0)f=interpolate.interp1d(x,y)xnew=np.arange(0,9,0.1)ynew=f(xnew)# use interpolation function returned by `interp1d`plt.plot(x,y,'o',xnew,ynew,'-')plt.show() ...
import numpy as np # numpyをインポート import matplotlib.pyplot as plt # matplotlibをインポート ### 量子化(離散化) ### f_s = 44100 # サンプリングレート f_s[Hz] (任意) t_fin = 1 # 収録終了時刻 [s] (任意) dt = 1/f_s # サンプリング周期 dt[s] N = int(f_s *...
classを定義する NumPyを使う NumPy配列 NumPyの配列生成 NumPyの算術計算 計算のブロードキャスト NumPyのN次元配列 要素へのアクセス 特殊な配列操作 flattenで1次元配列へ変換 配列を要素アクセスに使う bool型で取り出す要素を指定する matplotlibでグラフを表示する info...
目的どおりの乱数が生成しているか不安な場合は、大量に乱数を生成してヒストグラムを描写すると良い。ここでは matplotlib というグラフ描写モジュールを用いる。 fromnumpy.randomimport*importmatplotlib.pyplotaspltR=randn(10000)# 標準正規分布で乱数を1万個生成plt.hist(R,bins=100)# 100本のヒス...