matplot図面

Matplotlib
MatplotlibはPythonの2 Dグラフィックスライブラリで、Matplotlibを通じて、開発者は数行のコードだけで、グラフィックス、ヒストグラム、パワースペクトル、ストライプ図、エラー図、散点図などを生成することができます.
http://matplotlib.org

出版品質チャートを作成するための描画ツールライブラリ

目的はPythonのためにMatlab式の描画インターフェース

を構築することである.

import matplotlib.pyplot as plt

pyplotモジュールは、一般的なmatplotlib API関数

を含む
figure

Matplotlibの画像はいずれもfigureオブジェクトの

にある.

figureを作成する:fig=plt.figure()

サンプルコード:

#   matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

%matplotlib inline # jupyter notebook           

#   figure  
fig = plt.figure()

実行結果:次の図に示すのfigureウィンドウがポップアップされます.
subplot
fig.add_subplot(a, b, c)

a,bはfigをa*bに分割する領域

を示す.

cは現在選択する操作する領域を表し、

.

注意:1から番号(0からではない)

plotプロットの領域は、subplotを指定した最後の位置(jupyter notebookでは正しく表示されません)

です.
サンプルコード:

#          
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)

#  subplot   
random_arr = np.random.randn(100)
#print random_arr

#           subplot      ，   jupyter notebook        
plt.plot(random_arr)

#           subplot     
# ax1 = fig.plot(random_arr)
# ax2 = fig.plot(random_arr)
# ax3 = fig.plot(random_arr)

#       
plt.show()

運転結果:右下隅のみ図
ヒストグラム:hist
サンプルコード:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.hist(np.random.randn(100), bins=10, color='b', alpha=0.3)
plt.show()

散点図さんてんず:scatter scatter
サンプルコード:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#      
x = np.arange(50)
y = x + 5 * np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

柱状図:bar
サンプルコード:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#    
x = np.arange(5)
y1, y2 = np.random.randint(1, 25, size=(2, 5))
width = 0.25
ax = plt.subplot(1,1,1)
ax.bar(x, y1, width, color='r')
ax.bar(x+width, y2, width, color='g')
ax.set_xticks(x+width)
ax.set_xticklabels(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
plt.show()

マトリックス描画:plt.imshow()

混同行列,3次元の関係

サンプルコード:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#     
m = np.random.rand(10,10)
print(m)
plt.imshow(m, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.ocean)
plt.colorbar()
plt.show()

plt.subplots()

は、新しく作成されたfigureとsubplotオブジェクト配列

を同時に返す.

2 2行2列subplot:fig,subplot_を生成arr = plt.subplots(2,2)

はjupyterで正常に表示されます.この方法で複数のグラフ

を作成することをお勧めします.
サンプルコード:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, subplot_arr = plt.subplots(2,2)
# bins      ，          
subplot_arr[1,0].hist(np.random.randn(100), bins=10, color='b', alpha=0.3)
plt.show()

実行結果:左下図面
色、タグ、線種

ax.plot(x, y, ‘r--’)
axに等価である.plot(x, y, linestyle=‘--’, color=‘r’)

サンプルコード:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axes = plt.subplots(2)
axes[0].plot(np.random.randint(0, 100, 50), 'ro--')
#   
axes[1].plot(np.random.randint(0, 100, 50), color='r', linestyle='dashed', marker='o')

でよく使われる色、タグ、線形色

b: blue

g: grean

r: red

c: cyan

m: magenta

y: yellow

k: black

w: white

マーク

.: point

,: pixel

o: circle

v: triangle_down

^: triangle_up

<: tiiangle_left="">

線種

'-' or 'solid': solid lint

'--' or 'dashed': dashed line

'-.' or 'dashdot': dash-dotted line

':' or 'dotted': dotted line

'None': draw nothing

' ': draw nothing

'': draw nothing

目盛、ラベル、凡例

目盛り範囲の設定
plt.xlim(), plt.ylim()
ax.set_xlim(), ax.set_ylim()

表示の目盛りを設定する
plt.xticks(), plt.yticks()
ax.set_xticks(), ax.set_yticks()

スケールラベルの設定
ax.set_xticklabels(), ax.set_yticklabels()

座標軸ラベルの設定
ax.set_xlabel(), ax.set_ylabel()

タイトルの設定
ax.set_title()

図例
ax.plot(label=‘legend’)
ax.legend(), plt.legend()loc=‘best’:配置パターンの最適な位置を自動的に選択

サンプルコード:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(1)
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), label='line0')

#     
#plt.xlim([0,500])
ax.set_xlim([0, 800])

#        
#plt.xticks([0,500])
ax.set_xticks(range(0,500,100))

#       
ax.set_yticklabels(['Jan', 'Feb', 'Mar'])

#        
ax.set_xlabel('Number')
ax.set_ylabel('Month')

#     
ax.set_title('Example')

#   
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), label='line1')
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), label='line2')
ax.legend()
ax.legend(loc='best')
#plt.legend()