You are reading an old version of the documentation (v2.0.2). For the latest version see https://matplotlib.org/stable/ ''' ==================== Customized colorbars ==================== This example shows how to build colorbars without an attached mappable. ''' import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl # Make a figure and axes with dimensions as desired. fig = plt.figure(figsize=(8
""" ================== Colormap reference ================== Reference for colormaps included with Matplotlib. This reference example shows all colormaps included with Matplotlib. Note that any colormap listed here can be reversed by appending "_r" (e.g., "pink_r"). These colormaps are divided into the following categories: Sequential: These colormaps are approximately monochromatic colormaps vary
AdventarのPython Advent Calendar 2015 21日目の記事です。 Pythonでグラフを描く時、Matplotlibを使うと思います。また最近はSeabornというグラフを綺麗にしてくれるライブラリがあり、自分はそれを愛用しています。ただ、色をもっと自由に選びたい、設定したいという時に＋αでColormapのカスタマイズをすると便利です。今回はこれを紹介します。 #準備 まずはいつもの一式インポートです。大体Anacondaにあるものですが、足りないものは pip install ＜入れたいライブラリ名＞で入れることができます。 import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib
Seaborn is a Python visualization library based on matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive statistical graphics. 意訳すると、matplotlibのwrapperとしてより高レベルな（抽象化された）インタフェースを提供してくれるそうです。 urllibに対するrequestsパッケージみたいな位置づけかな。 インタフェースも大事ですが、こんなheatmapを10行程程度のコードで描画できてしまうなら、学習意欲が湧いてきますよね。 とは言え、いきなりheatmap描くような大そうなデータは持ち合わせていないので、我が家の家電製品の消費電力データを使って基本的なグラフを描画してみようと思います。 $ cat 冷蔵庫.csv
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