matplotlibの基本的な使い方

figureとaxes #

matplotlibでグラフを作成するとき、下記2つの要素を考える必要がある。

figure
正確には異なるが、一つのウィンドウと考えて問題ない。1つのグラフではないことに注意。
axes
そのまま読めば軸であるが、グラフの軸を指しているわけではない。1つのグラフだと考えてよい。よくaxと省略される。figureの中にaxesを配置していくイメージでfigureを作る。

というわけでグラフを表示してみる。

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import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

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一つのwindowsに2つ以上表示させる場合はadd_subplot(N, M, n)を使用する。Nは横方向の数、Mは縦方向の数を表し、nは何番目のグラフかを示す。

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import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax1.set_title('1')

ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax2.set_title('2')

ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
ax3.set_title('3')

ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4)
ax4.set_title('4')

plt.show()

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日本語化 #

デフォルトではラベル等に日本語が使えない。設定ファイルを書き換えてしまうのが簡単だが、移植性が低くなる。そこでスクリプトの最初でフォントを変更する。

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from matplotlib import rcParams
rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
rcParams['font.sans-serif'] = ['BIZ UDPGpthic', 'Yu Gothic', 'Meirio']

プロットサンプル #

グラフには下記のようなものがある。

記述	グラフ種類
Axes.plot()	折れ線グラフ
Axes.scatter()	散布図
Axes.bar()	縦棒グラフ
Axes.barh()	横棒グラフ
Axes.hist()	ヒストグラム
Axes.boxplot()	ボックスプロット
Axes.violinplot()	バイオリンプロット
Axes.contour()	コンタープロット
Axes.pcolor()	ヒートマップ
Axes.imshow()	画像
Axes.axhline()	水平線
Axes.axvline()	垂直線

よく使うものを例示する。

折れ線グラフ

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x + np.random.randn(100)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y, label="plot(), 折れ線")
plt.legend()
plt.show()

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散布図

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x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x + np.random.randn(100)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(x, y, label="scatter(), 散布図")
plt.legend()
plt.show()

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縦棒グラフ

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x = np.linspace(0, 9, 10)
y = np.random.rand(10)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.bar(x, y, label="var(), 縦棒グラフ")
plt.legend()
plt.show()

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横棒グラフ

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x = np.linspace(0, 9, 10)
y = np.random.rand(10)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.barh(x, y, label="varh(), 横棒グラフ")
plt.legend()
plt.show()

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ヒストグラム

option	説明
bins	階級数
density	密度に変換するか否か(True or False)

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x = np.random.randn(1000)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.hist(x,bins=10, density=True, label="hist(), ヒストグラム")
plt.legend()
plt.show()

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ボックスプロット

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x = np.random.randn(1000)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.boxplot(x)
plt.show()

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グラフの調整 #

軸の設定

Axes.set()	内容
title	タイトル設定
xlabel	x軸のラベル名
ylabel	y軸のラベル名
xlim	x軸の範囲
ymil	y軸の範囲

グリッドの設定

Axes.grid()	内容
which	“major”, “minor”, “both”
axis	“both”, “X”, “Y”

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x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x + np.random.randn(100)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y, label="サンプル")
ax.set(xlim=[0, 8], ylim=[0, 10], xlabel="X", ylabel="Y", title="sample graph")
ax.legend()
ax.grid(which="major", axis="both")

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マーカー #

グラフ作図時のマーカーを’markker=‘で設定することができる。

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x = np.linspace(0, 10, 10)
y = x + np.random.randn(10)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(x, y, marker="x")
y = x - np.random.randn(10)
ax.scatter(x, y, marker=".")
plt.legend()
plt.show()

No handles with labels found to put in legend.

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マーカーの種類は次の通り。

ラインのスタイル #

ラインのスタイルを変えることができる。

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x + np.random.randn(100)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y, linestyle="dashed")
plt.show()

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使えるスタイルは下記の通り。