Matplotlibは、出版品質の図を作成するためにあらゆる視覚要素を完全に制御できます。pyplotとオブジェクト指向の両方のインターフェースを習得することで、シンプルな折れ線グラフから複雑なマルチパネルの科学的な可視化まで、あらゆる種類のチャートを構築できます。
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オンにして利用開始
テストする
「matplotlib」を使用しています。 Create a scatter plot showing the relationship between height and weight with proper labels
期待される結果:
- x軸に身長(cm)、y軸に体重(kg)を持つ散布図を生成しました
- 相関係数を表示する線形トレンド線を追加しました
- 軸ラベルを追加: 身長(cm) と 体重(kg)
- タイトルを設定: 身長と体重の関係
- 色覚多様性に配慮したカラースキームを適用しました
- 出版用に高解像度PNG(300 DPI)로保存しました
「matplotlib」を使用しています。 Create a 2x2 multi-panel figure showing sales trends, product distribution, regional comparison, and monthly growth
期待される結果:
- 4つのサブプロットを持つ2x2レイアウトの図を作成しました
- 左上: 12か月間の販売トレンドを示す折れ線グラフ
- 右上: 製品カテゴリ分布の円グラフ
- 左下: 地域別パフォーマンスを比較する棒グラフ
- 右下: 月次成長率を示す面グラフ
- すべてのパネルに一貫したスタイルを適用し、統一された凡例を付けました
セキュリティ監査
安全All 552 static findings are FALSE POSITIVES. The 'Ruby/shell backtick execution' (494 locations) are Python code examples in markdown documentation. 'Weak cryptographic algorithm' flags are metadata hashes and configuration access. 'C2 keywords' is 'claude' model identifier in metadata. 'System reconnaissance' is matplotlib querying available styles. 'Certificate/key files' is style configuration file writing. No malicious code execution, credential exfiltration, or network abuse detected.
リスク要因
⚙️ 外部コマンド (5)
🌐 ネットワークアクセス (1)
📁 ファイルシステムへのアクセス (1)
品質スコア
作れるもの
出版品質の図を作成する
適切なラベル、エラーバー、複数のサブプロットレイアウトを備えた研究論文用の高品質なプロットを生成する
データセットを探索・可視化する
データの分布、相関、トレンドを素早くプロットして、正式な分析前にパターンを理解する
データ可視化の基礎を学ぶ
すべての主要なチャートタイプとカスタマイズ技術をカバーした実践的な例を通じて、プロット概念を習得する
これらのプロンプトを試す
x軸に日付、y軸に値を持つデータの折れ線グラフを作成してください。適切なラベルとグリッドを追加してください。
データセットのヒストグラム、散布図、箱ひげ図、棒グラフを表示する2x2のサブプロットレイアウトを作成してください
プロットに出版品質のスタイルを適用してください: フォントサイズを大きくし、上下のスパインを削除し、適切なDPIを使用してください
矢印とテキストのアノテーションを追加して、時系列プロットの最大値と重要なイベントをマークしてください
ベストプラクティス
- 優れた制御性と保守性のため、常にオブジェクト指向インターフェース(fig, ax = plt.subplots())を使用してください
- 出力メディアに合わせて図のサイズとDPIを適切に設定してください(印刷用は300 DPI、ウェブ用は150 DPI)
- 要素の重なりを防ぐためにconstrained_layout=Trueまたはtight_layout()を使用してください
回避
- 複雑な図にpyplotステートマシーンインターフェースを使用避けてください - コードが複雑になります
- レインボー/ジェットカラーマップ使用避けてください - 知覚的に一様ではなく、データを誤解させる可能性があります
- bbox_inces='tight'なしで図を保存だけは避けてください - 不要な余白が残ります
よくある質問
pyplotとオブジェクト指向インターフェースの有什么区别は何ですか？
出版用に高品質な図を保存するにはどうすればよいですか？
なぜサブプロットのラベルが重なるのですか？
どのカラーマップを使用すべきですか？
色覚配慮したプロットを作成するにはどうすればよいですか？
Jupyterノートブックでmatplotlibを使用できますか？
開発者の詳細
ファイル構成