library(ggplot2) data(mpg, package="ggplot2") theme_set(theme_bw()) g <- ggplot(mpg, aes(cty, hwy)) # Scatterplot g + geom_point() + geom_smooth(method="lm", se=F) + labs(subtitle="mpg: city vs highway mileage", y="hwy", x="cty", title="Scatterplot with overlapping po...
x軸の名前をX、y軸の名前をYに設定する。x軸とy軸の範囲を-10〜10に設定する。plotx=rnorm(10)y=rnorm(10)plot(x,y,pch=19,col="red",main="title",xlab="X",ylab="Y",xlim=c(-10,10),ylim=c(-10,10),type="l")(略)plotimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np...
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() fは x と y を引数として inte...
Box Plot%20and%20averages.) は箱ひげ図とも呼ばれ、データを視覚化するための簡単で効果的な方法であり、外れ値を探すのに特に役立ちます。 Python では、[seaborn] ライブラリを使用して、データセットのボックス プロットを生成できます。
plot.scatter(xAxis,yAxis)plot.plot(linesp,model(linesp))plot.show() x 軸と y 軸の関係 軸(x と y ) の間の関係を知ることは不可欠です。それらの間に関係がない場合、将来の値や回帰の結果を予測することは不可能だからです。
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ところで、dataの可視化の際は慣習的なx軸とy軸の正方向とiとjの正方向を合わせるために、data[0,0]が左下にくるように設定するのがよいでしょう。このとき(転置をしない限り2)、data[i,j]のxy座標上の位置は(j,i)となります。これは、たとえば強度分布の重心を求める計算で出てできたイ...
float拡大縮小させる範囲 [lower, upper] = [1-zoom_range, 1+zoom_range] lower〜upperの範囲で乱数を2つ取り、それぞれx軸とy軸の拡大率にする。 kerasの中では具体的には以下のようなことをしている。 sample.py x,y=np.random.uniform(lower,upper,2) ...
対称性が異なるので隣接する原子も異なり、必然的にWigner-Seitz cellの体積も違うはずです。そこで実際に二つのNdサイトの体積を求めてどれくらい違うか確かめてみましょう。まずはNdとその周辺にある原子(下図の赤線で囲った部分)の原子位置と格子定数を定義しておきます6。