matplotlib.pyplot – axesによる表示（グラフエリアの表示要素）

2020-01-01 / tau / コメントする

概要

pyplotでグラフを描画する場合、pyplotのメソッドであるplotやxlimを使うのが簡易だが、figureオブジェクトの下にaxesオブジェクトを生成して操作する方法がある。ここではaxesオブジェクトによる方法を整理してみた。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, num=100, endpoint=True)
y = np.sin(x*2)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

ax.plot(x, y, label="sin 2x")

# タイトル設定
ax.set_title("sin 2x curve")
# x軸・y軸のラベル
ax.set_xlabel("angle")
ax.set_ylabel("sin")
# x軸・y軸の範囲
ax.set_xlim(-np.pi, np.pi)
ax.set_ylim(-1, 1)
# x軸・y軸の目盛設定
ax.set_xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi])
ax.set_xticklabels(["-pi", "-pi/2", "0", "pi/2", "pi"])
ax.set_yticks([-1, -0.5, 0, 0.5, 1])
# 凡例
ax.legend(loc="upper right")
# 格子の表示
ax.grid(True)
# 水平線・垂直線の表示
ax.hlines([-0.5, 0.5], -np.pi, np.pi, linestyles="dotted")
ax.vlines([-np.pi/2, np.pi/2], -1, 1, linestyles="dashdot")

plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, num=100, endpoint=True)

y = np.sin(x*2)

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)

ax.plot(x, y, label="sin 2x")

# タイトル設定

ax.set_title("sin 2x curve")

# x軸・y軸のラベル

ax.set_xlabel("angle")

ax.set_ylabel("sin")

# x軸・y軸の範囲

ax.set_xlim(-np.pi, np.pi)

ax.set_ylim(-1, 1)

# x軸・y軸の目盛設定

ax.set_xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi])

ax.set_xticklabels(["-pi", "-pi/2", "0", "pi/2", "pi"])

ax.set_yticks([-1, -0.5, 0, 0.5, 1])

# 凡例

ax.legend(loc="upper right")

# 格子の表示

ax.grid(True)

# 水平線・垂直線の表示

ax.hlines([-0.5, 0.5], -np.pi, np.pi, linestyles="dotted")

ax.vlines([-np.pi/2, np.pi/2], -1, 1, linestyles="dashdot")

plt.show()

各メソッドの説明

axesオブジェクトの生成

ax = fig.add_subplot(arg)

figureオブジェクトからaxesオブジェクトを生成する。subplot()の引数argの指定方法には2通りある。

なお、figureオブジェクトに属するaxesオブジェクトが1つの場合は以下のような指定もできる。

fig, ax = plt.subplots()

以後、グラフの描画やグラフエリアに対する表示オプションの設定は、得られたaxesオブジェクトのメソッドで行う。

グラフタイトル

axes.set_title(label[, loc])

文字列labelをグラフ上部に表示する。表示位置はloc="left"/"center"/"right"で指定(デフォルトは"center")

軸の設定

軸ラベル

axes.set_xlabel(label)
axes.set_ylabel(label)

文字列labelをx軸/y軸のラベルとして設定する。

set_xlabel()/set_ylabel()～軸のラベル

軸のスケール

axes.set_xscale(scale)
axes.set_yscale(scale)

軸のスケールを設定する。スケールの種類は以下の通り。

'linear'：通常の線形軸
'log'：対数軸
'symlog'：負の領域も含めた対数軸（−log (−x) for x < 0）
'logit'：？

軸の範囲

axes.set_xlim(left, right)
axes.set_ylim(bottom, top)

x軸・y軸の上限・下限を設定する。引数指定の変化などはpyplotのメソッドと同様。

軸目盛の設定

axes.set_xticks(ticks)
axes.set_yticks(ticks)

ticksのリスト等の要素で軸目盛を設定する。軸目盛のラベルを変更したい場合は、ticksと同じ要素数のlabelsで以下を実行する。

axes.set_xticklabels(labels)
axes.set_yticklabels(labels)

なお、軸のラベルを非表示にしたいときは、以下のように指定する。

axes.tick_params(labelbottom=False,
                 labelleft=False,
                 labelright=False,
                 labeltop=False)

axes.tick_params(labelbottom=False,

labelleft=False,

labelright=False,

labeltop=False)

軸目盛を非表示にしたいときは以下を指定。

axes.tick_params(bottom=False, left=False, right=False, top=False)

1	axes.tick_params(bottom=False, left=False, right=False, top=False)

軸の調整

軸の表示位置はspines()で指定する
複数グラフの外側だけに軸ラベル・目盛ラベルを表示するには、各AxesオブジェクトについてAxes.label_outer()を実行する

凡例

pyplot.legend(loc=location)

データに設定されたラベルで、locationで指定した位置に凡例を表示する。locationの指定方法はpyplot.legendと同じ。

詳細はpyplot – legendを参照。

格子

pyplot.grid(True/False)

Trueを指定すると、軸目盛に対応した格子が描かれる。

水平線・垂直線

axes.hlines([y, xmin, xmax, colors='k', linestyles='solid', label='']
axes.vlines([x, ymin, ymax, colors='k', linestyles='solid', label='']

指定した位置に水平線・垂直線を描く。引数の指定方法はpyplot.legendと同じ。

テキスト

axes.text(x, y, str, size=size, color=color)

指定した位置にstrを表示させる。

参考サイト

pyplot→pltを使う方法、axes→axを使う方法などがネット上にもそれぞれ存在していたが、以下の記事がたいへん参考になった。感謝したい。

早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識・・・

matplotlib.pyplot – figure～複数の図の描画

2020-01-01 / tau / コメントする

概要

pyplot.figure()は、実行のたびに新たなfigureオブジェクトを生成する。コンソールからの実行環境下では、各figureオブジェクトは別々のウィンドウとして表示され、それぞれにファイルへの保存が可能。

以下の例では、2つのfigureオブジェクトを生成し、それぞれにグラフをプロットし、それらをファイルに保存している。

figureで生成される図のサイズはfigsize=(width, height)で指定し、width, heightはインチ単位で指定する。省略した場合のデフォルトサイズは、6.4in×4.8in。

なお、figureオブジェクトを生成してグラフを描画する場合、直接figureに対してではなく、その中にaxesオブジェクトを追加して操作するのが通常。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-np.pi, np.pi)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig1 = plt.figure(figsize=(8, 6))
fig1.suptitle("Figure-1")
plt.plot(x, y1)

fig2 = plt.figure()
fig2.suptitle("Figure-2")
plt.plot(x, y2)

fig1.savefig("matplotlib_pyplot_fig_1.png")
fig2.savefig("matplotlib_pyplot_fig_2.png")

plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-np.pi, np.pi)

y1 = np.sin(x)

y2 = np.cos(x)

fig1 = plt.figure(figsize=(8, 6))

fig1.suptitle("Figure-1")

plt.plot(x, y1)

fig2 = plt.figure()

fig2.suptitle("Figure-2")

plt.plot(x, y2)

fig1.savefig("matplotlib_pyplot_fig_1.png")

fig2.savefig("matplotlib_pyplot_fig_2.png")

plt.show()

matplotlib_pyplot_fig_1.png

matplotlib_pyplot_fig_2

matplotlib.pyplot – subplotによる複数グラフの描画

2020-01-01 / tau / コメントする

概要

pyplot.subplot()によって、一つのウィンドウに複数のグラフを描画できる。

subplot(rows, cols, positon) subplot(rcp)

rowsでグラフの行数、colsで列数を指定。positionはrows*colsの中での描画位置を1つの数値で指定し、1行1列目→1行2列目→・・・→2行1列目→2行2列目の順番に1から1つずつ増えていく。

ここで引数指定に2つの方法があって、rows, col, positionをそれぞれ1つの数値として指定する方法と、rcpの形で1つの数値として指定する方法がある。たとえば2行3列のグラフエリアの2行2列目を指定する場合は(2, 3, 5)か(235)となる。

以下の例は、2×2のグラフを描画する例。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-np.pi, np.pi)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.sin(x*2)
y4 = np.cos(x*2)

plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4)

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.title("sin x")
plt.plot(x, y1, label="sin x")

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.title("cos x")
plt.plot(x, y2)

plt.subplot(223)
plt.plot(x, y3)

plt.subplot(224)
plt.title("cos 2x")
plt.plot(x, y4)

plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-np.pi, np.pi)

y1 = np.sin(x)

y2 = np.cos(x)

y3 = np.sin(x*2)

y4 = np.cos(x*2)

plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4)

plt.subplot(2, 2, 1)

plt.title("sin x")

plt.plot(x, y1, label="sin x")

plt.subplot(2, 2, 2)

plt.title("cos x")

plt.plot(x, y2)

plt.subplot(223)

plt.plot(x, y3)

plt.subplot(224)

plt.title("cos 2x")

plt.plot(x, y4)

plt.show()

matplotlib.pyplot – グラフエリアの表示要素

2020-01-01 / tau / コメントする

概要

pyplotで直接グラフを描画する際の基本的なオプションの例示。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-np.pi, np.pi)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, label="sin x")

# タイトル設定
plt.title("sin x")
# x軸・y軸のラベル
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("cos x")
# x軸・y軸の範囲
plt.xlim(-3, 3)
plt.ylim(-1, 1)
# x軸・y軸の目盛設定
plt.xticks([-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3])
plt.yticks([-1, -0.75, -0.5, -0.25, 0, 0.25, 0.5, 0.75, 1])
# 凡例
plt.legend(loc="lower right")
# 格子の表示
plt.grid(True)
# 水平線・垂直線
plt.hlines([-0.5, 0.5], -3, 3, linestyles="dashed", colors=["red", "blue"])
plt.vlines([-np.pi/2, np.pi/2], -1, 1, linestyles=["dashdot", "dotted"])

plt.plot(x, y)

plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-np.pi, np.pi)

y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, label="sin x")

# タイトル設定

plt.title("sin x")

# x軸・y軸のラベル

plt.xlabel("x")

plt.ylabel("cos x")

# x軸・y軸の範囲

plt.xlim(-3, 3)

plt.ylim(-1, 1)

# x軸・y軸の目盛設定

plt.xticks([-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3])

plt.yticks([-1, -0.75, -0.5, -0.25, 0, 0.25, 0.5, 0.75, 1])

# 凡例

plt.legend(loc="lower right")

# 格子の表示

plt.grid(True)

# 水平線・垂直線

plt.hlines([-0.5, 0.5], -3, 3, linestyles="dashed", colors=["red", "blue"])

plt.vlines([-np.pi/2, np.pi/2], -1, 1, linestyles=["dashdot", "dotted"])

plt.plot(x, y)

plt.show()

各オプションの説明

グラフタイトル

pyplot.tytle(label[, loc])

文字列labelをグラフ上部に表示する。表示位置はloc="left"/"center"/"right"で指定(デフォルトは"center")

軸ラベル

pyplot.xlabel(label) pyplot.ylabel(label)

文字列labelをx軸/y軸のラベルとして表示する。

軸の範囲

pyplot.xlim(left, right) pyplot.ylim(bottom, top)

x軸・y軸の上限・下限を設定する。設定は2つの変数で与えるか、以下のようにタプルで与えてもよい。

pyplot.xlim((left, right))

また、上下限のいずれか1つの値を指定し、他方の値を保持したまま値の変更が可能。

pyplot.xlim(right=1)
pyplot.ylim(bottom=-1)

引数なしで実行すると、上限・下限の値がタプルで返される。

left, right = pyplot.xlim()

軸目盛の設定

pyplot.xticks(ticks[, labels]) pyplot.yticks(ticks[, labels])

リストなどで与えた値を軸目盛とする。labelsをticksと同じ要素数で与えると、その内容が軸目盛のラベルに置き換えられる。

凡例の表示

pyplot.legend(loc=location)

データに設定されたラベルで、locationで指定した位置に凡例を表示する。

locationは文字列か整数のコードで以下のように指定。

location string	location code
‘best’	0
‘upper right’	1
‘upper left’	2
‘lower left’	3
‘lower right’	4
‘right’	5
‘center left’	6
‘center right’	7
‘lower center’	8
‘upper center’	9
‘center’	10

格子の表示

pyplot.grid(True/False)

Trueを指定すると、軸目盛に対応した格子が描かれる。

水平線・垂直線の表示

pyplot.hlines([y, xmin, xmax, colors='k', linestyles='solid', label='']
pyplot.vlines([x, ymin, ymax, colors='k', linestyles='solid', label='']

たとえばhlinesの場合、水平線を引くyの値をリスト等で与え、xmin～xmaxの間に線を描く。colorsは線の色、linestylesは線のスタイルで'solid', 'dashed', 'dashdot', 'dotted'のいずれか。

colorsとlinestylesは、1つ指定した場合は全ての水平線／垂直線に適用されるほか、yの要素数にあわせて個別に指定することもできる。

colors→color、linestyles→linestyleと単数形で指定しても実行される。

numpy – arange, linspace～数列の生成

2020-01-01 / tau / コメントする

`numpy.arange()`～間隔を指定した数列の生成

引数・戻り値

numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype = None)

引数	型	概要
`start`	`int/float`	数列の開始値。省略可(デフォルトは0)
`stop`	`int/float`	数列の終了値。省略不可。
`step`	`int/float`	数列の間隔。省略可(デフォルトは1)。
`dtype`	`dtype`	生成される数列のデータ型。指定しない場合は引数の型が適用される。

戻り値：開始値startからstepずつ増加し、stop未満の数列のndarray

引数の指定例

必ず以下のように指定する。numpy.arange(stop=5, step=2)のような指定はできない。

numpy.arange(stop): 0以上stop未満で増分1の数列を返す。数列の型は引数の型による。
numpy.arange(start, stop): start以上stop未満で増分1の数列を返す。数列の型は引数の型による。
numpy.arange(start, stop, step): startから始まり、stepずつ増加／減少し、stepの手前までの数列を返す。数列の型は引数の型による。

print(np.arange(10))
print(np.arange(3, 10))
print(np.arange(3, 10, 2))

# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
# [3 4 5 6 7 8 9]
# [3 5 7 9]

print(np.arange(10))

print(np.arange(3, 10))

print(np.arange(3, 10, 2))

# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

# [3 4 5 6 7 8 9]

# [3 5 7 9]

その他

降順の数列

stepを負の値にして降順の指定も可能。この場合はstart≥n>endの範囲となる。

print(np.arange(10, 3, -2))

# [10  8  6  4]

print(np.arange(10, 3, -2))

# [10 8 6 4]

実数列

stepを指定して実数の列も作れる。

print(np.arange(0.2, 0.8, 0.2))

# [0.2 0.4 0.6 0.8]

print(np.arange(0.2, 0.8, 0.2))

# [0.2 0.4 0.6 0.8]

ただしデフォルトでstart=0(0.0)、step=1(1.0)なので以下のような挙動になる。

print(np.arange(2.2))
print(np.arange(2.3, 6.4))

# [0. 1. 2.]
# 　0から始まり1.0ずつ増加させて2.2を越えない範囲
# [2.3 3.3 4.3 5.3 6.3]
# 　2.3から始まり1.0ずつ増加させて6.5を超えない範囲

print(np.arange(2.2))

print(np.arange(2.3, 6.4))

# [0. 1. 2.]

# 　0から始まり1.0ずつ増加させて2.2を越えない範囲

# [2.3 3.3 4.3 5.3 6.3]

# 　2.3から始まり1.0ずつ増加させて6.5を超えない範囲

dtypeによる型指定

dtypeで強制的に型を指定可能。

print(np.arange(5, 10, dtype=float))
print(np.arange(2.3, 6.4, dtype=int))

# [5. 6. 7. 8. 9.]
# [2 3 4 5 6]
# 　先に引数を整数化すると[2 3 4 5]となるがこうなっていない
# 　まず[2.3 3.3 4.3 5.3 6.3]の列を作り、それを整数化しているらしい

print(np.arange(5, 10, dtype=float))

print(np.arange(2.3, 6.4, dtype=int))

# [5. 6. 7. 8. 9.]

# [2 3 4 5 6]

# 　先に引数を整数化すると[2 3 4 5]となるがこうなっていない

# 　まず[2.3 3.3 4.3 5.3 6.3]の列を作り、それを整数化しているらしい

`numpy.linspace()`～個数を指定した数列の生成

引数・戻り値

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

引数	型	概要
`start`	`int/float`	数列の開始値。省略不可。
`stop`	`int/float`	数列の終了値。省略不可。
`num`	`int`	数列の要素数。省略可(デフォルトは50)。
`endpoint`	`bool`	stopを要素に含むかどうかを指定。`True`で含み、`False`なら含まない。省略可(デフォルトは`True`で`stop`を含む)。
`retstep`	`bool`	戻り値として配列に加えて公差を返すかどうかを指定。Trueで配列を第1要素、公差を第2要素とするタプルを返し、Falseなら配列のみを返す。
`dtype`	`dtype`	生成される数列のデータ型。指定しない場合は`float`が適用される。

戻り値：startからstopまでをnum等分した数列のndarray

引数の指定例

numpy.linspace(start, stop): startから始まりstopで終わる50個の数列を返す。
numpy.linspace(start, stop, num): startから始まりstopで終わるnum個の数列を返す。
numpy.linspace(start, stop, num, endpoint=False): startから始まりstopの手前で終わるnum個の数列を返す。

print(np.linspace(-2.4, 2.5))
print(np.linspace(-2, 2, 11))
print(np.linspace(-2, 2, 20, endpoint=False))
print(np.linspace(-1, 1, 5, retstep=True))
a, d = np.linspace(-1, 1, 5, retstep=True)
print(a)
print(d)

# [-2.4000000e+00 -2.3000000e+00 -2.2000000e+00 -2.1000000e+00
#  -2.0000000e+00 -1.9000000e+00 -1.8000000e+00 -1.7000000e+00
# .....
#   2.0000000e+00  2.1000000e+00  2.2000000e+00  2.3000000e+00
#   2.4000000e+00  2.5000000e+00]
[-2.  -1.6 -1.2 -0.8 -0.4  0.   0.4  0.8  1.2  1.6  2. ]
[-2.  -1.6 -1.2 -0.8 -0.4  0.   0.4  0.8  1.2  1.6]
# (array([-1. , -0.5,  0. ,  0.5,  1. ]), 0.5)
# [-1.  -0.5  0.   0.5  1. ]
# 0.5

print(np.linspace(-2.4, 2.5))

print(np.linspace(-2, 2, 11))

print(np.linspace(-2, 2, 20, endpoint=False))

print(np.linspace(-1, 1, 5, retstep=True))

a, d = np.linspace(-1, 1, 5, retstep=True)

print(a)

print(d)

# [-2.4000000e+00 -2.3000000e+00 -2.2000000e+00 -2.1000000e+00

# -2.0000000e+00 -1.9000000e+00 -1.8000000e+00 -1.7000000e+00

# .....

# 2.0000000e+00 2.1000000e+00 2.2000000e+00 2.3000000e+00

# 2.4000000e+00 2.5000000e+00]

[-2. -1.6 -1.2 -0.8 -0.4 0. 0.4 0.8 1.2 1.6 2. ]

[-2. -1.6 -1.2 -0.8 -0.4 0. 0.4 0.8 1.2 1.6]

# (array([-1. , -0.5, 0. , 0.5, 1. ]), 0.5)

# [-1. -0.5 0. 0.5 1. ]

# 0.5

その他

dtypeによる型指定

dtype=intと指定して、整数列を生成できる。

print(np.linspace(-2, 2, 5, dtype=int))

# [-2 -1  0  1  2]

print(np.linspace(-2, 2, 5, dtype=int))

# [-2 -1 0 1 2]

ただし分割個数を適切に指定しないと、変な結果になる。

print(np.linspace(-2, 2, 6, dtype=int))

# [-2  0  0  2]
# 　まずfloatで以下の数列が生成される
# 　[-2.         -0.66666667  0.66666667  2.        ]
# 　その後にこれらの小数部が切り捨てられて上の結果になる

print(np.linspace(-2, 2, 6, dtype=int))

# [-2 0 0 2]

# 　まずfloatで以下の数列が生成される

# 　[-2. -0.66666667 0.66666667 2. ]

# 　その後にこれらの小数部が切り捨てられて上の結果になる

retstepを指定した公差の取り出し

retstep=Trueと指定すると、第1要素に数列のndarray、第2要素に公差を持つタプルが返される。

print(np.linspace(-1, 1, 5, retstep=True))
a, d = np.linspace(-1, 1, 5, retstep=True)
print(a)
print(d)

# (array([-1. , -0.5,  0. ,  0.5,  1. ]), 0.5)
# [-1.  -0.5  0.   0.5  1. ]
# 0.5

print(np.linspace(-1, 1, 5, retstep=True))

a, d = np.linspace(-1, 1, 5, retstep=True)

print(a)

print(d)

# (array([-1. , -0.5, 0. , 0.5, 1. ]), 0.5)

# [-1. -0.5 0. 0.5 1. ]

# 0.5

概要

各メソッドの説明

axesオブジェクトの生成

グラフタイトル

軸の設定

軸ラベル

軸のスケール

軸の範囲

軸目盛の設定

軸の調整

凡例

格子

水平線・垂直線

テキスト

参考サイト

概要

概要

概要

各オプションの説明

グラフタイトル

軸ラベル

軸の範囲

軸目盛の設定

凡例の表示

格子の表示

水平線・垂直線の表示

numpy.arange()～間隔を指定した数列の生成

引数・戻り値

引数の指定例

その他

降順の数列

実数列

dtypeによる型指定

numpy.linspace()～個数を指定した数列の生成

引数・戻り値

引数の指定例

その他

dtypeによる型指定

retstepを指定した公差の取り出し

`numpy.arange()`～間隔を指定した数列の生成

`numpy.linspace()`～個数を指定した数列の生成