Visualisierungsnotiz von Python

Zweck

Lesen und analysieren Sie Binärdateien, die von Fortran 90 mit Python ausgegeben werden. Beschreiben von Links und Vorsichtsmaßnahmen, die bei der Entwicklung hilfreich waren. Wird in Zukunft nacheinander bearbeitet.

Die Person, die schreibt

Normalerweise Fortran 90 und IDL (Interactive Data Language). Python ist nicht sehr vertraut. Migration zu Python anstelle von lizenziertem IDL.

Politik zur persönlichen Entwicklung

――Pylab ist in der Google-Suche nur schwer zu finden. Importieren Sie numpy und matplotlib direkt. --von [Paket] import * wird nicht so oft wie möglich ausgeführt.

Umgebung

Python 3.6.0 |Anacoda 4.3.0 on OS X El Capitan

Python im Allgemeinen

Namensregeln

Folgen Sie PEP8. Grundlegendes zu [Python-Codierungsstandards] PEP8 Es wird empfohlen, dass der Variablenname / Funktionsname snake_case lautet. Fortran unterscheidet nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung, daher sieht es gut aus, wenn Sie dieselbe Namenskonvention haben. Zusammenfassung der häufig in der Programmierung verwendeten englischen Wörter [Von Zeit zu Zeit aktualisiert] Ausländer sprechen: wie man Klassen und Methoden auf Englisch benennt Referenzinformationen für eine erfolgreiche Methodenbenennung

Modulinformationen

Anzeigen von Versionen wie numpy und scipy Python-Tipps: Ich möchte den Speicherort von Bibliotheksmodulen herausfinden

Variable

[Übergabe nach Wert und Übergabe als Referenz in Python] (https://python.dogrow.net/?p=274) [Übergeben von Wert, Übergeben von Referenz, Übergeben von Referenz] (https://qiita.com/ur_kinsk/items/949dabe975bdc1affb82) Ist es in Ordnung, wenn der Standardwert den Referenzwert übergibt? [Determine if variable is defined in Python] (https://stackoverflow.com/questions/1592565/determine-if-variable-is-defined-in-python) [Vier Regeln - Numerisch - Einführung in Python] (http://www.pythonweb.jp/tutorial/num/index2.html)

Schleife

Vermeiden Sie mehrere Schleifen. itertools.product Vermeiden Sie mehrere Schleifen in Python

Systemaufruf

17.5. Unterprozess - Unterprozessverwaltung

Sortieren

[Sortieren, wie es geht] (https://docs.python.jp/3/howto/sorting.html) [Index des Arrays nach dem Sortieren mit numpy abrufen] (https://python.dogrow.net/?p=274)

Input-Output

Fortran-Ausgabedateien sind unformatierte Ausgaben (Daten) und formatierte Ausgaben (Parameter usw.).

Unformatierte Ausgabe

Die Datei scipy.io.FortranFile war beim Lesen der unformatierten Fortran-Ausgabe hilfreich. Der Inhalt besteht aus numpy.fromfile etc. scipy.io.FortranFile Wie offiziell erwähnt, erfolgt die Ausgabe jedoch mit direktem Zugriff oder Stream in Fortran Sie müssen sich keine Gedanken über Ender machen, wenn Sie es mit numpy.fromfile lesen.

Formatierte Ausgabe

Normal lesen. Verwenden Sie str.split, str.splitlines usw. Achten Sie auf das Zeilenvorschubzeichen am Ende der Zeile. [4.7. Textsequenztyp - str] (http://docs.python.jp/3.6/library/stdtypes.html#text-sequence-type-str)

NumPy

Array-Elementspezifikation

Bei der Angabe im Bereich unterscheidet es sich von IDL und scheint falsch zu sein.

import numpy as np
np.arange(0,10)
# array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
np.arange(0,10)[3]
# 3
np.arange(0,10)[0:3]
# array([0, 1, 2])Wenn in einem Bereich angegeben, ist das Element ganz rechts nicht enthalten.

Allgemeines

Formkonvertierung arrangieren Umformung sieht gut aus.

Routine zur Array-Generierung

Liste der Funktionen im Zusammenhang mit dem Array-Index

Liste der mathematischen Funktionen

Liste der Funktionen im Zusammenhang mit der logischen Operation

Differenzberechnung

Da es sich im Grunde genommen um eine Analyse handelt, wird sie gehorsam implementiert, wenn sie nicht zu langsam ist. 2. Tipps für Numpy-Array numpy.roll

Wenn Sie verschiedene Dinge in Python implementieren möchten, beschleunigen Sie Numba usw. Numba

matplotlib Grundsätzlich reicht Pyplot aus.

Lernprogramm

Pyplot tutorial

Einführung in matplotlib

Anatomy of Matplotlib -- tutorial developed for the SciPy conference Dies scheint am verständlichsten zu sein. Ich möchte es richtig lesen.

Globale Einstellungen: rcParams

Das Äquivalent der IDL-Systemvariablen (! P. ~,! X. ~ usw.) entspricht rcParams. Als Äquivalent zur Startdatei (.idl_startup) sollte [matplotlibrc] gesetzt werden. ](Https://matplotlib.org/users/customizing.html) Die Lage ist unten.

import matplotlib as mpl
mpl.matplotlib_fname()

Stellen Sie vorerst Folgendes ein.

backend      : TkAgg  #Das Zeichenfenster von matplotlib wird als separate Anwendung behandelt.
interactive  : True  # show()Zeigen Sie den Plot an, ohne jeden einzelnen zu schreiben.
xtick.top            : True  # draw ticks on the top side
ytick.right          : True  # draw ticks on the right side
xtick.direction      : in    # direction: in, out, or inout
ytick.direction      : in    # direction: in, out, or inout
xtick.minor.visible  : True  # visibility of minor ticks on x-axis
ytick.minor.visible  : True  # visibility of minor ticks on y-axis

Geben Sie beim Erstellen eines Diagramms als Stapeljob die folgenden Einstellungen ein.

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['interactive'] = False

Die geänderten rcParams können mit rc_file_defaults () zurückgegeben werden.

import matplotlib as mpl
mpl.rc_file_defaults()

rcParams kann auch mit matplotlib.rcdefaults () auf den Standardwert zurückgesetzt werden. Beachten Sie, dass dadurch auch die mit matplotlibrc geänderten Einstellungen zurückgegeben werden. Mit rc_file_defaults () wird matplotlibrc vom Standardwert angewendet.

Gesamterscheinung

Es scheint gut, die Einstellungen zu schreiben, die Sie immer in [matplotlibrc] verwenden möchten (https://matplotlib.org/users/customizing.html).

Formatieren Sie das Diagramm von matplotlib

matplotlib: Formatieren Sie die Abbildung für das Papier

Zeichnen Sie Schwarzweißdiagramme für Papiere mit Matplotlib oder Pylab

Das Erscheinungsbild des Diagramms kann auch auf dem Stylesheet festgelegt werden.

Änderungen in matplotlib 2.0 Es gibt viele Zahlen und es ist hilfreich.

4 Techniken zum Erstellen von Diagrammen für Papiere und Präsentationsmaterialien mit matplotlib Ich benutze es nicht viel, aber es ist ein Balkendiagramm und eine Legende.

1D Daten

Probieren Sie alle Marker aus, die mit matplotlib-python verwendet werden können

[How to do a scatter plot with empty circles in Python?] (https://stackoverflow.com/questions/4143502/how-to-do-a-scatter-plot-with-empty-circles-in-python)

Protokollskalenanzeige / Rasteranzeige

2D-Daten

pcolor ist langsam, wenn die Daten wachsen. Verwenden Sie ein Farbnetz.

matplotlib.pyplot.pcolormesh

matplotlib.pyplot.colorbar

Darstellung von Konturlinien und anderen Dingen mit matplotlib

Es scheint etwas zu geben, das pcolorfast genannt wird.

Farbe

Colormap Reference Colormap Normalization

Schriftart

How to change fonts in matplotlib (python)?

Platzierung

Erhöhen Sie die Schriftgröße des Diagramms mit matplotlib Tight Layout guide [Was tun, wenn unter Mac OS X ein Fehler beim Festlegen des Layouts auftritt?](Http://myenigma.hatenablog.com/entry/2015/10/09/223629 # Was tun, wenn unter Mac-OSX ein Fehler beim Festlegen des Layouts auftritt?] )

Ausgabe

matplotlib.figure.Figure.savefig Hochauflösende Bilder von Matplotlib speichern

Fenster

How do I close all pyplot windows (including ones from previous script executions)?

Unterschiede zwischen Pyplot, Figur und Achsen

stack overflow: Understanding matplotlib: plt, figure, ax(arr)? AnatomyOfMatplotlib-Part1-Figures_Subplots_and_layouts.ipynb Offizielle Beschreibung der Rolle von Pyplot und Achsen Grundkenntnisse über Matplotlib, die ich früh kennenlernen wollte, oder die Geschichte eines Künstlers, der das Erscheinungsbild anpassen kann

Anscheinend verwaltet die Figur das Fenster und die Achsen verwalten jedes Diagramm im Fenster. pyplot scheint ein Wrapper zu sein, der die Verwendung wie ein Skript vereinfacht.

Recommended Posts

Visualisierungsnotiz von Python
Python-Memo
Python-Memo
Python-Memo
Python-Memo
Python-Memo
Visualisierungsnotiz von Pandas, Seaborn
Python-Memo
Abschnittsplanung Lernnotiz ~ von Python ~
Python-Anfänger-Memo (9.2-10)
Python-Anfänger-Memo (9.1)
★ Memo ★ Python Iroha
[Python] EDA-Memo
Python 3-Operator-Memo
[Mein Memo] Python
Python3-Metaklassen-Memo
[Python] Grundkarten-Memo
Python-Anfänger-Memo (2)
[Python] Numpy Memo
[Lernnotiz] Grundlagen des Unterrichts mit Python
Python & maschinelles Lernen Lernnotiz Machine: Maschinelles Lernen durch Rückausbreitung
Primzahlbeurteilung durch Python
Python-Klasse (Python-Lernnotiz ⑦)
Python OpenCV Installation (Memo)
Python-Modul (Python-Lernnotiz ④)
Kommunikationsverarbeitung durch Python
Python-Datenvisualisierungsbibliotheken
[Wissenschaftlich-technische Berechnung mit Python] Histogramm, Visualisierung, Matplotlib
Python-Testpaket-Memo
[Python] Memo über Funktionen
Verschiedene Python-Visualisierungstools
Python-Memo für reguläre Ausdrücke
Memo zur Bisektionssuche (python2.7)
[Mein Memo] Python -v / Python -V
Python3-Memo vom Typ Liste / Wörterbuch
[Memo] Python 3-Listensortierung
Python-Tipps (mein Memo)
[Python] Memo Über Fehler
DynamoDB Script Memo (Python)
Python-Grundnotiz - Teil 2
Python-Rezeptbuch Memo
Grundlegende Python-Befehlsnotizen
Python OpenCV Tutorial Memo
Beamformer-Antwort von Python
Python grundlegende Grammatik Memo
TensorFlow API-Memo (Python)
Hinweise zum Erstellen einer Python-Umgebung durch Anfänger
Python nützliche Memo-Links
Python-Dekorator-Operationsnotiz
Python-Grundnotiz - Teil 1
Effektives Python-Memo Punkt 3
Visualisierung der Logistik mit Python
Ungefähre Aufzählung Python-Memo
[Keras] Persönliches Memo zum Klassifizieren von Bildern nach Ordner [Python]
Python-Lernnotiz für maschinelles Lernen von Chainer aus Kapitel 2
Python-Lernnotiz für maschinelles Lernen von Chainer Kapitel 1 und 2
[Wissenschaftlich-technische Berechnung mit Python] Logistisches Diagramm, Visualisierung, Matplotlib
[Wissenschaftlich-technische Berechnung mit Python] Polarkoordinatendiagramm, Visualisierung, Matplotlib