matplotlib – 基本的なグラフの描画方法

概要

pyplotの関数のみを使った基本的なグラフの描画方法。一般的にはmatplotlib.pyplotpltというエイリアスでインポートする。

この例では、pyplotの関数のみを用いて1つのグラフに2つの曲線を描画し、タイトルや軸ラベル、凡例などを追加している。

また、軸目盛の間隔を設定したり、グリッドを描かせたりしている。

実行結果は以下の通り。

ライブラリーのインポート

グラフ描画のためのパッケージ、matplotlob.pyplotpltとしてインポートしている。また、関数描画のためにnumpynpとしてインポート。

描画する関数

ここではpyplotplot()で描画するため、2つの三角関数を準備している。

xの値は共通で、numpy.linspace()で−π~+πの間で等間隔にデフォルトの50個の点を準備。endpoint=Trueで終端の点も含めている。

そのxの値に対して、sin、cosの関数の値をy1y2に保存。numpy.linspace()から得られるxや、それに対してNumpyのユニバーサル関数で計算されるy1y2ndarray

各種設定

タイトルと軸ラベル

pyplot.title()の引数でグラフのタイトル、pyplot.xlabel()pyplot.ylabel()の引数でx軸とy軸のラベルを設定している。

軸の範囲

pyplot.xlim()pyplot.ylim()で、それぞれの軸の下限値と上限値を設定している。x軸については−π~+πとしている。

軸目盛

pyplot.xticks()pyplot.yticks()の引数で、軸目盛に表示する値を設定している。引数は、表示させたい軸の値をリストとして与える。

x軸については−π、−π/2、0、π/2、πの値を直接与え、y軸についてはnumpy.linspace()関数で、-1~+1の間で等間隔な5点(-1、-0.5、0、0.5、1)を計算している。

グリッド(補助線)

グラフの描画エリア内に、軸目盛に対応した細い補助線を描くため、pyplot.grid()の引数をTrueで指定している。

グラフの描画

pyplot.plot()の引数にxy1及びy2を指定してグラフを描いている。2つのplot()関数を書くことで、関数は重なって描かれる。

それぞれのグラフに対してlabel引数を指定していて、それらは凡例表示に使われる。

凡例の表示

pyplot.legend()で凡例を設定している。

凡例にはpyplot.plot()で指定したラベルが使われるため、pyplot.legend()pyplot.plot()の後に書かなければならない。

また、凡例の表示位置をloc引数で指定していて、この場合は左上に凡例が表示される。凡例の位置は、upper/lowerleft/rightをスペースで繋いだ文字列で指定。

グラフの表示

pyplot.show()でグラフを表示させている。

 

Python3 – pandas

概要

pandasはPythonのライブラリで、Rのdata frameのようなデータフレームをDataFrameクラスとして提供している。

その由来はpanel-data-sらしいが、公式ドキュメントにはそういう記述は見当たらない。

DataFrame

 

pandas.DataFrame

DataFrameの生成

2次元配列からの生成

リストからの生成

2次元のリストをそのまま引数にしてDataFrameを生成。列名の定義はcolumnsで指定。

ndarrayからの生成

2次元のndarrayからDataFrameを生成。なお、列名のほかに行ごとのindexも指定可能。

既存のDataFrameの列名、行名の変更も可能。

辞書による1次元配列からの生成

列ごとのリスト、ndarrayが1次元配列として与えられていれば、その列名をキー、配列を値とした辞書を引数にしてDataFrameを生成できる。

行・列の抽出

列の抽出

DataFrameで列名を指定して取り出した場合、pandas.Seriesオブジェクトとなる。

maskによる行の抽出

DataFrameの特定列に対する条件式は、その条件に応じたTrue/Falseを要素とするSeriesオブジェクトを返す。

そのSeriesオブジェクトをDataFrameの引数とすると、Trueに対応する行だけが抽出される。

これをまとめて次のようにも書ける。

抽出結果の特定の列を参照可能。結果はSeriesオブジェクト。

queryによる行の抽出

DataFrameのquery()メソッドでも行を抽出できる。

抽出結果から特定の列を参照可能。結果はSeriesオブジェクト。

 

ndarray – 配列による要素指定

“Pythonではじめる機械学習”中、27番のコードで気になったので調べた結果。

Scitkit-learnを使ってk-最近傍法の予測結果を保存し、その結果を使って予測されたアヤメの種類を表示させている。

ここでpredictioniris_dataset['target_names']のいずれの型もnumpy.ndarrayであり、ndarrayの引数に整数ではなくてndarrayを使っている。

通常のリストでこれをやると、”リストのインデックスにリストを使ってはダメ”とエラーになる。

ところがndarrayの場合はその引数にndarrayを渡すことができて、結果はndarrayとして帰ってくる。

さらに、引数に渡す配列が複数の要素を持つ場合、各要素を引数とした場合に対応する元の配列の要素が配列として返される。

なお、元の配列がndarrayであれば、引数に普通のリストを渡しても同じ結果が得られる。

 

Python3 – os

主な関数

os.getcwd()
カレントディレクトリー。プログラム実行直後は実行中のディレクトリーを指している。
os.path.dirname(dir)
dirのディレクトリーのフルパス。
os.listdir(dir)
dirにあるファイル・ディレクトリーのリスト。
os.chdir(dir)
dirに移動。存在しない場合は’NotADirectoryError’をスローする。

実行例

実行結果

 

ファイル/ディレクトリーの判定

ファイルの判定はos.path.isfile(target)。ディレクトリーの判定はos.path.isdir(target)

実行結果

 

Python3 – sys

プログラムの停止

プログラムを停止するのはsys.exit()

 

sys.argv~コマンドライン引数

sys.argvはコマンドライン引数を配列で返す。0番目の値は実行中のパス付のスクリプト名自体。

 

Python3 – 正規表現 – group()

たとえば次のようなファイル名のテキストがあるとする。

  1. file_name-10.txt
  2. file_name-1.txt

ファイル名本体の末尾にある番号を2桁に統一したいようなとき、1つ目にはマッチせず、2つ目にはマッチさせたい。

この場合、以下のような正規表現でマッチングできる。

ただしこれだけでは、該当するファイル名はわかるが、0の挿入といった部分的な操作ができない。

そのような場合は、正規表現を()で区切り、group()メソッドで部分列を取り出すことができる。

パターン設定で()で区切った部分ごとにグルーピングされ、その各部分を後から再利用できる。なお、group(0)はマッチした部分全体になる。

 

Python3 – enumerateでリストの引数が得られる

通常、リストの要素を順番に操作するときにはforループを使う。

enumerate()関数を使うと、カウンターとなる数値とリストの要素を同時に得ることができる。

このカウンターにformat()を使うと書式を設定でき、ファイル名のrenameに便利。

 

Python3 – 正規表現の操作

主なreモジュール関数

まず、reモジュール関数の操作をまとめる。以下の文字列をターゲットにする。

re.match()はパターンが先頭でマッチするかどうか。

re.search()はパターンが含まれるかどうか。最初に現れたパターンにのみマッチする。

re.findall()は一致するパターン全てのリストを返す。

re.finditer()は一致するパターンのイテレータを返す。

re.sub()は一致するパターンを置き換え。

re.subn()は一致するパターンを置き換え、その結果と置換回数のタプルを返す。

コンパイル

パターン文字列をコンパイルしパターンオブジェクト化することで、再利用・高速化が可能。この場合、reモジュール関数と同じ名前のメソッドが使える。

マッチオブジェクトの利用

上記のうちmatch()、search()、findall()はマッチオブジェクトを返す。マッチオブジェクトの主なメソッドには、マッチした開始点を返すstart()、終了点(+1)を返すend()、それらをタプルで範囲として返すspan()、マッチした文字列を返すgroup()がある。

複数のマッチした文字列を処理するには、finditer()で順次マッチオブジェクトを取り出すとよい。