import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt ちなみにmplは6.4.と6.5.でしか使わない。 1. 図(Figure)の作成 matplotlibの描き方は、まず台紙となるFigureをつくり、そこに付箋Axesを貼り、その付箋にプロットしていくというのが僕の中のイメージ。 したがってまず台紙を作る。こ...
最後に, matplotlibとnumpyでスペクトログラムを描いてみましょう! スペクトログラムとは, 横軸に時間, 縦軸に周波数(対数)を取り, 色でその強度(対数)を示したヒートマップです. ナイキスト周波数が22050Hzで, これ以上の周波数成分が含まれているとフーリエ変換するときにエイリアシン...
正規性チェックのためのヒストグラム描画(Python) import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt xa = pd.Series( [75, 87, 89, 80, 84, 81, 88, 83, 88, 88, 82, 72, 74, 93, 77, 67, 88, 84, 68, 84, 80, 78, 75, 71, 82, 74, 84, 77, 79, 76, 83, 75, 86,...
6 more_horiz CancelDelete You can efficiently read back useful information You can use dark theme What you can do with signing up Sign upLogin Comments No comments Let's comment your feelings that are more than good LoginSign Up Qiita Conference 2024 Autumn will be held!: 11/14(Thu) - ...
import matplotlib.pyplot as plt from io import BytesIO from requiests import get url = "https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg2dvuvi_VSVGkzORLeRYSzJid_WnW87vr8evE0R3UsfUvf-Mp5A9Ck5A6z5Nf8MwklomuG4s8lBtqE0EMieboxTAhyphenhyphenXzN8OGY_DfnFhsA_adweiu-CyYNWHRPrEf...
matplotlib.pyplotの使い方は、必要あれば適宜調べてみてください。learning.py def output_graph(epoch, history_train, history_test): os.makedirs("./CNNLearningResult", exist_ok=True) # 各エポックの損失関数グラフ plt.figure() plt.plot(range(1, epoch+1), history_train['train_loss'], la...
pipinstallrasterioimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportrasterioimportglob# データの読み込みwithrasterio.open('/content/drive/My Drive/GEE_Sentinel_Red/COPERNICUS_S2_SR_20200402T012651_20200402T012651_T54SUE.tif')assrc:arr=src.read()# 可視化plt.imshow(arr[0],cmap='Reds'...
# coding: utf-8 import os import sys import matplotlib.pylab as plt import numpy as np from ada_grad import AdaGrad from simple_conv_net import SimpleConvNet sys.path.append(os.pardir) # パスに親ディレクトリ追加 from dataset.mnist import load_mnist # MNISTの訓練データとテストデータ読...
なお、格子点形式の気象データ(GPV)をpygribを用いてデコードして、Basemapやmatplotlibを用いて可視化するまでについては、気象データをもとに「天気図っぽい前線」を機械学習で描いてみる(2)に纏めております。 Basemap.py from mpl_toolkits.basemap import Basemap m = Basemap(projection='stere',...
別の記事にて導出した曲率の公式について、Numpyを使って合ってるかどうか確かめます。曲率平面上の曲線に関して、ある点における曲がり具合を曲率といいます!とはいえ実際のイメージは点ではなく極小…