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CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

コードレビュー

コードレビューは、ソフトウェア開発の一工程で、 ソースコードの検査を行い、開発工程で見過ごされた誤りを検出する事で、 ソフトウェア品質を高めるためのものです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pythonヒートマップで作成時にデータを纏める方法

Kinsho

総合スコア18

CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

コードレビュー

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/12/05 05:42

編集2020/12/05 13:15

前提・実現したいこと

Pythonでヒートマップを作っています.
元となるデータは
qeaccel.csv
qedecel.csv
qeactotal.csv
の3つです.
ここでやりたいことが2つ1つあります.

表を作ってもグリッドが細かくて見にくいのでセルを5×5ごとにまとめてもっと粒度の粗いヒートマップにしたいです.
元のcsvを組み替えて新しいcsvを作成する作業を経ることなく,ヒートマップを作る過程でその作業も一緒にできないでしょうか?

よろしくお願いします.
イメージ説明

###ソースコード(質問①解決後に修正したもの)

Python

1import seaborn as sns 2import pandas as pd 3import numpy as np 4import matplotlib.pyplot as plt 5import matplotlib.patches as patches 6 7fig, axes = plt.subplots(1,3, figsize=(15,5), sharex=True, sharey=True) 8data0= pd.read_csv('qeaccel.csv', index_col = 0) 9data1= pd.read_csv('qedecel.csv', index_col = 0) 10data2= pd.read_csv('qeactotal.csv', index_col = 0) 11 12sns.heatmap(data0, ax = axes[0], cmap = 'Oranges',yticklabels = 10) 13y = (axes[0].get_yticks()[0] + axes[0].get_yticks()[-1]) / 2 14axes[0].axhline(y=y, linewidth=2, color="k", linestyle = "dotted", label = "dotted") 15axes[0].set(xlabel = 'r (m)', ylabel = 'z (m)', title = 'accelerated') 16 17 18sns.heatmap(data1, ax = axes[1], cmap = 'PuBu',yticklabels = 10) 19y = (axes[1].get_yticks()[0] + axes[1].get_yticks()[-1]) / 2 20axes[1].axhline(y=y, linewidth=2, color="k", linestyle = "dotted", label = "dotted") 21axes[1].set(xlabel = 'r (m)', ylabel = 'z (m)', title = 'decelerated',xticks=[-1,0,1]) 22 23 24 25sns.heatmap(data2, ax = axes[2], cmap = 'coolwarm') 26y = (axes[2].get_yticks()[0] + axes[2].get_yticks()[-1]) / 2 27axes[2].axhline(y=y, linewidth=2, color="k", linestyle = "dotted", label = "dotted") 28axes[2].set(xlabel = 'r (m)', ylabel = 'z (m)', title = 'accel-decel') 29 30 31

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Anacondaのバージョンは質問前に最新にしました.

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回答1

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ベストアンサー

axes[0,0]axes[0]だと思います。他も同様です。

投稿2020/12/05 06:01

meg_

総合スコア10739

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Kinsho

2020/12/05 10:08

1つ名の質問は無事解決しました! ありがとうございます.
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