画像処理についてあれこれ: 2019-03-10

Friday, March 15, 2019

JupyterとPygalで凡例のフォントサイズを指定する

凡例のフォントサイズを指定するには、以下のサンプルのようにlegend_font_sizeを使用します。

〇サンプルコード

%matplotlib inline
import pandas as pd
import pygal as pg
from pygal.style import Style
style1 = Style(
  legend_font_size=24,
  colors=('#3060ff', '#ff0000', '#00ff00')
)
chart = pg.Bar(height=300, style=style1)
df = pd.DataFrame({'商品A': [10], '商品B':[21], '商品C':[32]})
chart.x_labels = ['Sales']
chart.add('商品A', df['商品A'])
chart.add('商品B', df['商品B'])
chart.add('商品C', df['商品C'])
display({'image/svg+xml': chart.render(is_unicode=True)}, raw=True)

○出力画像

〇関連項目
VagrantでJupyter Lab、Pygalをインストールした仮想マシン(Ubuntu18.04)を構築する
http://serverarekore.blogspot.com/2019/03/vagrantjupyter-labpygalubuntu1804.html

VagrantでJupyter Lab、Pygalをインストールした仮想マシン(Debian Stretch/9.6)を構築する
http://serverarekore.blogspot.com/2019/03/vagrantjupyter-labpygaldebian-stretch96.html

JupyterとPygalでグラフの題名のフォントサイズを指定する

グラフの題名のフォントサイズを指定するには、以下のサンプルのようにtitle_font_sizeを使用します。

〇サンプルコード

%matplotlib inline
import pandas as pd
import pygal as pg
from pygal.style import Style
style1 = Style(
  title_font_size=40,
  colors=('#3060ff', '#ff0000', '#00ff00')
)
chart = pg.Bar(title='商品別売上', height=300, style=style1)
df = pd.DataFrame({'商品A': [10], '商品B':[21], '商品C':[32]})
chart.x_labels = ['Sales']
chart.add('商品A', df['商品A'])
chart.add('商品B', df['商品B'])
chart.add('商品C', df['商品C'])
display({'image/svg+xml': chart.render(is_unicode=True)}, raw=True)

○出力画像

JupyterとPygalでグラフの数値の位置を指定する

グラフの数値の位置を指定するには、以下のサンプルのようにprint_values_positionを使用します。

〇サンプルコード

%matplotlib inline
import pandas as pd
import pygal as pg
from pygal.style import Style
style1 = Style(
  colors=('#3060ff', '#ff0000', '#00ff00')
)
chart = pg.Bar(print_values=True, print_values_position='top', height=300, style=style1)
df = pd.DataFrame({'商品A': [10], '商品B':[21], '商品C':[32]})
chart.x_labels = ['Sales']
chart.add('商品A', df['商品A'])
chart.add('商品B', df['商品B'])
chart.add('商品C', df['商品C'])
display({'image/svg+xml': chart.render(is_unicode=True)}, raw=True)

○出力画像

JupyterとPygalでグラフの数値のフォントサイズを指定する

グラフの数値のフォントサイズを指定するには、以下のサンプルのようにvalue_font_sizeを使用します。

〇サンプルコード

%matplotlib inline
import pandas as pd
import pygal as pg
from pygal.style import Style
style1 = Style(
  value_font_size=50,
  colors=('#3060ff', '#ff0000', '#00ff00')
)
chart = pg.Bar(print_values=True, height=300, style=style1)
df = pd.DataFrame({'商品A': [10], '商品B':[21], '商品C':[32]})
chart.x_labels = ['Sales']
chart.add('商品A', df['商品A'])
chart.add('商品B', df['商品B'])
chart.add('商品C', df['商品C'])
display({'image/svg+xml': chart.render(is_unicode=True)}, raw=True)

○出力画像

JupyterとPygalでグラフに実数値を表示する

グラフに実数値を表示するには、以下のサンプルのようにprint_valuesを使用します。

〇サンプルコード

%matplotlib inline
import pandas as pd
import pygal as pg
from pygal.style import Style
style1 = Style(
  colors=('#3060ff', '#ff0000', '#00ff00')
)
chart = pg.Bar(print_values=True, height=300, style=style1)
df = pd.DataFrame({'商品A': [10], '商品B':[21], '商品C':[32]})
chart.x_labels = ['Sales']
chart.add('商品A', df['商品A'])
chart.add('商品B', df['商品B'])
chart.add('商品C', df['商品C'])
display({'image/svg+xml': chart.render(is_unicode=True)}, raw=True)

○出力画像

JupyterとPygalでグラフの不透明度を設定する

グラフの不透明度を指定するには、以下のサンプルのようにStyleのopacityを使用します。

〇サンプルコード

%matplotlib inline
import pandas as pd
import pygal as pg
from pygal.style import Style
style1 = Style(
  colors=('#3060ff', '#ff0000', '#00ff00')
)
chart = pg.Bar(height=300, style=style1)
df = pd.DataFrame({'商品A': [10], '商品B':[21], '商品C':[32]})
chart.x_labels = ['Sales']
chart.add('商品A', df['商品A'])
chart.add('商品B', df['商品B'])
chart.add('商品C', df['商品C'])
display({'image/svg+xml': chart.render(is_unicode=True)}, raw=True)

○出力画像

Thursday, March 14, 2019

JupyterとPygalでグラフの色を設定する

グラフ色を指定するには、以下のサンプルのようにStyleのcolorsを使用します。

〇サンプルコード

%matplotlib inline
import pandas as pd
import pygal as pg
from pygal.style import Style
style1 = Style(
  colors=('#3060ff', '#ff0000', '#00ff00')
)
chart = pg.Bar(height=300, style=style1)
df = pd.DataFrame({'商品A': [10], '商品B':[21], '商品C':[32]})
chart.x_labels = ['Sales']
chart.add('商品A', df['商品A'])
chart.add('商品B', df['商品B'])
chart.add('商品C', df['商品C'])
display({'image/svg+xml': chart.render(is_unicode=True)}, raw=True)

○出力画像

Wednesday, March 13, 2019

JupyterとPygalでグラフの背景色・プロット背景色を設定する

背景色・プロット背景色を指定するには、以下のサンプルのようにStyleのbackground, plot_backgroundを使用します。

%matplotlib inline
import pandas as pd
import pygal as pg
from pygal.style import Style
style1 = Style(
  background='#bbddff',
  plot_background='#88aadd'
)
chart = pg.Bar(height=300, style=style1)
df = pd.DataFrame({'Sales': [10,21,32]})
chart.x_labels = ['商品A', '商品B', '商品C']
chart.add('Sales', df['Sales'])
display({'image/svg+xml': chart.render(is_unicode=True)}, raw=True)

○出力画像

JupyterとPygalでグラフの題名、軸の名称を設定する

題名、軸の名称を指定するには、以下のサンプルのようにtitleで題名、軸の名称はx_title/y_titleを使用します。

%matplotlib inline
import pandas as pd
import pygal as pg
chart = pg.Bar(height=300, title="商品別売上", x_title='商品', y_title='百万')
df = pd.DataFrame({'Sales': [10,21,32]})
chart.x_labels = ['商品A', '商品B', '商品C']
chart.add('Sales', df['Sales'])
display({'image/svg+xml': chart.render(is_unicode=True)}, raw=True)

○出力画像

Monday, March 11, 2019

JupyterとPygalで棒グラフを描画する

以下のサンプルプログラムでJupyterとPygalで棒グラフを描画する事ができます。

%matplotlib inline
import pandas as pd
import pygal as pg
chart = pg.Bar(height=300)
df = pd.DataFrame({'Sales': [10,21,32]})
chart.x_labels = ['商品A', '商品B', '商品C']
chart.add('Sales', df['Sales'])
display({'image/svg+xml': chart.render(is_unicode=True)}, raw=True)

○出力画像

画像処理についてあれこれ

Friday, March 15, 2019

JupyterとPygalで凡例のフォントサイズを指定する

JupyterとPygalでグラフの題名のフォントサイズを指定する

JupyterとPygalでグラフの数値の位置を指定する

JupyterとPygalでグラフの数値のフォントサイズを指定する

JupyterとPygalでグラフに実数値を表示する

JupyterとPygalでグラフの不透明度を設定する

Thursday, March 14, 2019

JupyterとPygalでグラフの色を設定する

Wednesday, March 13, 2019

JupyterとPygalでグラフの背景色・プロット背景色を設定する

JupyterとPygalでグラフの題名、軸の名称を設定する

Monday, March 11, 2019

JupyterとPygalで棒グラフを描画する

About Me

Labels