Pandas DataFrame でカテゴリごとに區(qū)別されたマーカーを使用して散布図を作成するにはどうすればよいですか?
Nov 19, 2024 pm 01:05 PM
Pandas DataFrame を使用してカテゴリごとに散布図を作成する方法
質(zhì)問:
散布図を効率的に作成するにはどうすればよいですかPandas DataFrame を使用してプロットします。マーカーは、 DataFrame?
答え:
カテゴリ別にマーカーを區(qū)別するために matplotlib.pyplot.scatter() を使用するのは非効率的になる可能性があります。代わりに、離散カテゴリに対して matplotlib.pyplot.plot() を使用することを検討してください。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
# Generate Data
num = 20
x, y = np.random.random((2, num))
labels = np.random.choice(['a', 'b', 'c'], num)
df = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, label=labels))
# Group by labels
groups = df.groupby('label')
# Plot
fig, ax = plt.subplots()
ax.margins(0.05) # Optional padding
# Use different markers and colors for each group
for name, group in groups:
ax.plot(group.x, group.y, marker='o', linestyle='', ms=12, label=name)
ax.legend()
# Specify custom colors and styles
plt.rcParams.update(pd.tools.plotting.mpl_stylesheet)
colors = pd.tools.plotting._get_standard_colors(len(groups), color_type='random')
ax.set_color_cycle(colors)
ax.legend(numpoints=1, loc='upper left')
plt.show()
このコードは、カテゴリごとに色分けされたマーカーを含む散布図を生成します。
以上がPandas DataFrame でカテゴリごとに區(qū)別されたマーカーを使用して散布図を作成するにはどうすればよいですか?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動(dòng)作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
イテレータは、__iter __（）および__next __（）メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動(dòng)的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の（）を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評(píng)価を動(dòng)的に生成するときにジェネレーターを使用します。注：リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達(dá)した後、それらは再作成する必要があり、発電機(jī)はそれを一度しか通過できません。
PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。
一度に2つのリストを繰り返す方法Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Pythonで2つのリストを同時(shí)にトラバースする一般的な方法は、Zip（）関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順番にペアリングし、最短になります。リストの長さが一貫していない場合は、itertools.zip_longest（）を使用して最長になり、欠損値を入力できます。 enumerate（）と組み合わせて、同時(shí)にインデックスを取得できます。 1.Zip（）は簡潔で実用的で、ペアのデータ反復(fù)に適しています。 2.zip_longest（）は、一貫性のない長さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate（Zip（））は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。
Pythonタイプのヒントとは何ですか？
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
タイプヒントシンパソコンの問題と、ポテンシャルを使用して、dynamivitytedcodedededevelowingdeexpecifeedtypes.theyenhanceReadeadability、inableearlybugdetection、およびrequrovetoolingsusingsupport.typehintsareadddeduneadddedusingolon（:)
Python Iteratorsとは何ですか？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __（）and__next __（）
Pythonの主張を説明します。
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assertは、Pythonでデバッグに使用されるアサーションツールであり、條件が満たされないときにアサーションエラーを投げます。その構(gòu)文は、アサート條件とオプションのエラー情報(bào)であり、パラメーターチェック、ステータス確認(rèn)などの內(nèi)部ロジック検証に適していますが、セキュリティまたはユーザーの入力チェックには使用できず、明確な迅速な情報(bào)と組み合わせて使用??する必要があります。例外処理を置き換えるのではなく、開発段階での補(bǔ)助デバッグにのみ利用できます。
PythonでAPIをテストする方法
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
APIをテストするには、Pythonのリクエストライブラリを使用する必要があります。手順は、ライブラリのインストール、リクエストの送信、応答の確認(rèn)、タイムアウトの設(shè)定、再試行です。まず、pipinstallRequestsを介してライブラリをインストールします。次に、requests.get（）またはrequests.post（）およびその他のメソッドを使用して、get requestsを送信または投稿します。次に、respons.status_codeとresponse.json（）を確認(rèn)して、返品結(jié)果が期待に準(zhǔn)拠していることを確認(rèn)します。最後に、タイムアウトパラメーターを追加してタイムアウト時(shí)間を設(shè)定し、再試行ライブラリを組み合わせて自動(dòng)再生を?qū)g現(xiàn)して安定性を高めます。
