Graphic View

[rainit2006]

动画3D

• 把数据摇起来！用Python制作动画可视化效果！ https://zhuanlan.zhihu.com/p/36727011

[rainit2006]

• Three-Dimensional Plotting in Matplotlib https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/04.12-three-dimensional-plotting.html

• 綺麗なお姉さんをMatplotlibで3D表示して遊んでみた https://qiita.com/micky_dtl/items/02bd68f8a126b5612479

• 軌跡を時間で色分けしてプロット http://villageofsound.hatenadiary.jp/entry/2015/09/13/010352

[rainit2006]

Plotly 实现3D图像（支持camera view变换） https://plot.ly/python/3d-scatter-plots/

安装： 通过ANACONDA 或者 PyCharm

• 利用plotly for Python进行数据可视化 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26461072

Pythonで3D表示させるために、比較的手軽に利用できるMayavi を利用しました。 https://qiita.com/RyoNu/items/c5ba6fd27a3c8825f640

[rainit2006]

Matplotlib

• change size of graph plt.figure(figsize=(10,10))

• plot() Plot lines and/or markers to the Axes.

  plot(x, y)        # plot x and y using default line style and color
  plot(x, y, 'bo')  # plot x and y using blue circle markers // bはblue, oはcircle marker.
  plot(y)           # plot y using x as index array 0..N-1
  plot(y, 'r+')     # ditto, but with red plusses

  https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.plot

• axis Convenience method to get or set axis properties.

  axis() : returns the current axes limits [xmin, xmax, ymin, ymax]
  axis(v) : sets the min and max of the x and y axes, with v = [xmin, xmax, ymin, ymax].
  ex.  plt.axis([0, 6, 0, 20]) //X-axis is from 0 to 6 ; Y-axis is from 0 to 20.
  axis('off') : turns off the axis lines and labels.

• plot example

  
  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt

evenly sampled time at 200ms intervals

t = np.arange(0., 5., 0.2)

red dashes, blue squares and green triangles

plt.plot(t, t, 'r--', t, t2, 'bs', t, t3, 'g^') plt.show()

![image](https://user-images.githubusercontent.com/12871721/29440129-5ae76926-83fd-11e7-885f-76af71fb4b6d.png)

- legend()
Places a legend(説明文) on the axes.

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DataFrame has plot() method as well.

ex, I want to plot the last 500 datas of a dataframe.

df = df.tail(500) df['adj_close'].plot() df['Forecast'].plot() plt.legend(loc=4) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.show()

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- scatter
散布図 (Scatter plot) を描く

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

乱数を生成

x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100)

散布図を描画

plt.scatter(x, y)

- style
http://qiita.com/eriksoon/items/b93030ba4dc686ecfbba

- Figure
matplotlib の Figure オブジェクトはプロット機能を提供します。 plt.figure() メソッドは何も描画されていない新しいウィンドウを描画します。 add_subplot() メソッドはその内部にサブプロットを生成します。
plt.figure()にグラフを描画するためにsubplotを追加する必要がある。 subplotの追加は、add_subplotメソッドを使用する。

fig = plt.figure() fig.add_subplot(111, projection='3d') //111の意味は、1行目1列の1番目という意味 ///projection='3d', creating a 3D axes.