importtkinterastkfrompandasimportDataFrameimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.backends.backend_tkaggimportFigureCanvasTkAggroot=tk.Tk()root.geometry("1500x500")figure1=plt.Figure(figsize=(5,5),dpi=100)ax1=figure1.add_subplot(1,1,1)bar1=FigureCanvasTkAgg(figure1,root)bar1.get_tk_widget().p...
ax.plot(x1, y1, x2, y2)といった書き方で複数データを一気に描画できるax.plot()は常にLine2Dのリストを返す仕様になっています。↩ Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needs
これは科学的な用途でよく用いられます。Matplotlib を使用すると、棒グラフや折れ線グラフなどのさまざまなグラフでデータを表示することにより、データを視覚化できます。一度に複数のグラフをプロットすることもでき、グラフィックはすべてのプラットフォーム間で移植可能です。
複数の列で線プロットを作成する さらに 3 個を表示 このチュートリアルは、Power BI Desktop で Python データを使用したビジュアルの作成を開始する際に役立ちます。 Python、Pandas、および Matplotlib ライブラリを使用してビジュアル レポートを作成するために使用できる多くのオプション...
PyAudio/threading/Matplotlibでリアルタイム音声処理 Pythonを使えば、リアルタイムの音声録音と解析も簡単に行えます。まずPyAudioで音声を録音し、次にScipyでFFT(高速フーリエ変換)を使って解析を行います。しかし、これをスムーズに行うには並列処理が欠かせません。ここでは、Pythonのthreading...
sigmoid.py import numpy as np import matplotlib.pyplab as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) x = np.arange(-5, 5, 0.1) y = sigmoid(x) plt.plot(x, y) plt.ylim(-0.1, 1.1) plt.show() これを実行すると以下のようなグラフが表示されます。
# coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt def step_function(x): """入力が0を超えたら1を返すステップ関数 Args: x (numpy.ndarray): 入力 Returns: numpy.ndarray: 出力 """ return np.array(x > 0, dtype=np.int) def sigmoid(x): """シグモイド関数 Args:...
- 次にダウンロードした衛星画像を可視化してみます # パッケージのインストール&インポート!pipinstallrasterioimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportrasterioimportglob# データの読み込みwithrasterio.open('/content/drive/My Drive/GEE_Sentinel_Red/COPERNICUS_S2_SR_20200402T01...
画像の読み込み DICOM画像が複数枚同じフォルダーに保存されている場合を想定しています. image_input.py importsysimportSimpleITKassitkimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# Dicomの読み込みimgdir=sys.argv[1]reader=sitk.ImageSeriesReader()dicom_names=reader.GetGDCMSeriesFileNames(imgdir)reader....
# Author: Zylo117 """ Simple Inference Script of EfficientDet-Pytorch """ import sys import time import torch from torch.backends import cudnn from matplotlib import colors from backbone import EfficientDetBackbone import cv2 import numpy as np from efficientdet.utils import BBoxTransform, ClipBoxes...