Make outfit dilemmas a thing of the past with plt royalty and next day delivery options No matter the occasion, no matter your schedule Dress well this season (and next) with prettylittlething. 「想像を超えたくらしを未来を切り拓くテクノロジーで実現する」プライム ライフ テクノロジーズ（PLT）の公式サイトです。 企業情報、事業内容、ニュースなどをご紹介しています。 Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in python Matplotlib makes easy things easy and hard things possible.
matplotlibはPythonでデータを可視化するためのライブラリで、折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、ヒストグラムなど多様なグラフを描画できます。 基本的な使い方は、import matplotlib.pyplot as pltでモジュールをインポートし、plt.plot ()やplt.bar () Import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 200) y = np.sin(x) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) plt.show() plt.plot(), plt.scatter(), plt.bar() などの描画関数を使ってグラフを作成します。 必要に応じて、タイトル、ラベル、凡例などを追加します。 plt.show() このコードでは、 plot 関数に 'o' というマーカーを指定することで、データポイントを点として表示しています。 Technically there's a slight ambiguity in calls where the second label is a valid fmt Plot('n', 'o', data=obj) could be plt(x, y) or plt(y, fmt)
例えば、以下のコードはMatplotlibを使用して折れ線グラフを作成する例です。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # プロットするデータを定義 x = np.arange(10) y = x ** 2 # プロット plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') # x軸のラベル plt.ylabel('y') # y軸のラベル plt.show() 基本的な描画（plt.plot (xdata, ydata)） X軸のリスト、Y軸のリストを引数にすることで、基本的な描画が可能です。
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