Python では Plotly は「plotly.py」と呼ばれます。これは、「plotly.js」上に構築された無料のオープンソースのプロット ライブラリです。 40 を超える固有のグラフ タイプをサポートしています。このライブラリは主に、金融、地理、科学、3D、およびデータ分析アプリケーションに使用されます。
散布図、折れ線グラフ、棒グラフ、箱ひげ図、ヒストグラム、円グラフ、面グラフ、箱ひげ図、ヒストグラム、ヒート マップ、サブプロット、複数の軸など、さまざまな種類のチャートやグラフを描画するために使用できます。など
プロットのインストール
コマンド プロンプトで次のコマンドを実行して、plotly モジュールをインストールします。これは、PyPi から最新の Plotly パッケージをインストールする簡単な方法です。
リーリー等高線プロットは、等高線と呼ばれる一定の z スライスをプロットすることにより、2 次元表面で 3 次元データを視覚化するために使用されます。
これは、2 つの入力 X および Y (X および Y 軸座標) の関数である等高線関数 (Z) を使用してプロットされます。
リーリーploty モジュールは、等高線プロットを描画するための Contour と呼ばれる関数を提供します。
Contour() 関数
plotly.graph_objects は、等高線プロットを描画するメソッド contour() を提供します。この関数には 50 を超えるパラメータがありますが、ここではいくつかのパラメータについてのみ説明します。
###文法### リーリーパラメータ
- z: デフォルトではなし。等高線 (z データ) の計算に使用される値の 2 次元リスト。
-
- y: y 座標。デフォルトは「なし」に設定されます。
-
###例###
この例では、2D 配列を使用して単純な等高線プロットを描画します。リーリー ###出力###
ここで、4X2 配列は z 関数を表します。
X および Y 座標を含む等高線プロット
X 座標と Y 座標および z 関数 (2D 配列) を使用して等高線プロットを描画します。
###例###
リーリー ###出力###
ここでの x 座標と y 座標は、それぞれ水平軸と垂直軸を表します。
Numpy を使用して等高線プロットを描画する
numpy を使用して等高線マップを描画する ここでは、numpy.meshgrid() 関数を使用して X 座標と Y 座標の配列を生成します。
###例###z 関数は、numpy.sqrt() 関数を使用して、x 値と y 値の平方根の合計を計算します。
リーリー ###出力###カラースケール付き等高線マップ
カラー スケールは、plotly.graph_objects.Contour() 関数のパラメーターであり、カラー スケールの設定に使用されます。
###例###例として、パレット名の文字列「Earth」を colorscale パラメータとして設定してみましょう。
リーリー ###出力###さまざまな z 関数を使用して等高線プロットをプロットしました。
以上がPython で Plotly を使用して等高線プロットを描画するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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