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