Python--Matplotの第1歩

19367 ワード
LiB Python IDE Python テキストリンク

Matplotlib

  • グラフ描画ライブラリ
  • 公式サイト
  • 基本Python + Numpy + matplotlib + SciPy + etc.の組み合わせて使用

インストール

pip install matplotlib

最初の例

import matplotlib.pyplot as plt # 呪い

squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares) # defalutは点同士が直線で結びついている
plt.show() # 上の指示に従い、描画し、見せる

日本語表示

デフォルトは日本語使用できないため、ちょっとした設定が必要になります。
要は、matplotlibのフォント設定を日本語対応のフォントを変更する。

  1. https://ipafont.ipa.go.jp/node17#jp からIPAexフォントをダウンロード、現時点は「IPAexフォント Ver.004.01」が最新
  2. ダウンロードしたファイルを解凍し、中のipaexg.ttfファイルを${オブジェクトパス}\venv\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttfにコピーする
  3. ${オブジェクトパス}\venv\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-dataは以下にあるmatplotlibrcを開き
  4. font.familyで検索
  5. #font.family : sans-serifの下にfont.family : IPAexGothicを追記する
  6. matplotlibのキャッシュの保存先の内容を全部削除する

下記のコードでフォントパスとキャッシュの保存先を調べることができる

print(matplotlib.matplotlib_fname())   # フォントパス
print(matplotlib.get_cachedir())       # キャッシュの保存先

もう一つ方法は、設定ファイルを修正しないが、毎回下記のコードを追記しないといけない

plt.rcParams['font.sans-serif']=['IPAexGothic']

もしくは

plt.rcParams["font.family"] = "IPAexGothic"

飾り

import matplotlib.pyplot as plt

squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares, linewidth = 5)  # 線をちょっと太くする

plt.title("平方", fontsize = 24)
plt.xlabel("値", fontsize = 14)
plt.ylabel("値の二乗", fontsize = 14)

# 軸の目盛りの表示設定
plt.tick_params(axis = 'both', labelsize = 14)
plt.show()


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 0から5を0.2刻みの点を作成することにより、線が滑らかに見える
x = np.arange(0., 5., 0.2)
plt.plot(x, x * x)

plt.title("平方", fontsize = 24)
plt.xlabel("値", fontsize = 14)
plt.ylabel("値の二乗", fontsize = 14)

# 目盛りの文字サイズをちょっと大きめに設定
plt.tick_params(labelsize = 30)

plt.show()

目盛りのサイズが大きくすると、X軸やY軸のラベルがはみ出して、見えなくなるが、もちろん画面のサイズを調整して、見えるようにすればいいが、plt.tight_layout()をplt.show()前に入れれば、自動的に収める状態で表示してくれる。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0., 5., 0.2)
plt.plot(x, x * x)

plt.title("平方", fontsize = 24)
plt.xlabel("値", fontsize = 14)
plt.ylabel("値の二乗", fontsize = 14)

plt.tick_params(labelsize = 30)

plt.tight_layout()
plt.show()

点で表示したい(散布図)

scatter()を使用する。

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.scatter(x_values, y_values, s=100)  # sは点のサイズを指定

plt.show()

データは自動計算から取得する

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = list(range(1, 1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values, y_values, s=4)

plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])  # 軸の範囲
plt.show()

色のカスタマイズ

パラメータcで色を指定することができる

plt.scatter(x_values, y_values, c='red', s=40)

RGBで指定することもできる。RGB それぞれのを色の要素を 0.0 ～ 1.0 のタプルで指定することも可能です。
python
plt.scatter(x_values, y_values, c=(0, 0, 0.8), s=40)

カラーマップ

カラーマップ (color map) は、描画する際に使用する値と色の対応関係を表す。データ可視化にあたり、カラーマップの選択は、データの変化のルールなどを強調することができる。例えば、浅い色で小さい値を表し、濃い色で多い値を強調するなど。

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = list(range(1, 1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues)

plt.show()

詳しくはオフィシャルサイトを参照する。Examples⇒Color

グラフを保存

plt.show()の代わりにplt.savefig()を使用する

plt.savefig(`squares_plot.png`, bbox_inches='tight')

bbox_inches='tight'を指定すると、余分の空白を切り落としてくれる。
保存できるファイルの拡張子は

eps, jpeg, jpg, pdf, pgf, png, ps, raw, rgba, svg, svgz, tif, tiff

軸を非表示

plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)

サイズ調整

plt.figure(figsize=(10, 6))   # 単位はインチ

plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))   # デフォルトは80dpi