ライブラリmatplotlibについて

matplotlibは計算結果をグラフ等で図表するのに便利なライブラリである．matplotlibを使えばPythonでデータをグラフにプロットできるようになる．matplotlibは，numpyおよびscipyと組み合わせることが多い．もし必要な場合は先にnumpyおよびscipyをインストールしておこう！！！

matplotlibのインストール

$ pip install matplotlib

で完了．

グラフを書いてみよう

matplotlibがインストールできたら早速グラフを書いてみましょう！！

import matplotlib from pyplot

でモジュールをインポート

グラフのプロット

pyplot.plot(x座標リスト,y座標リスト,線の色,label=ラベル,linewidth=線幅)

plot関数を呼び出して，データをプロット．対数メモリは

pyplot.xscale('log')

と追加記入

プロットする線の色は様々指定できる．

また，マーカーも様々指定できる．

外枠のラベル，タイトルの設定

pyplot.xlabel('X軸のラベル'，fontsize=18)
pyplot.ylabel('Y軸のラベル')
pyplot.title('プロットのタイトル，画面上部に表示',fontsize=40)

軸の設定

plt.rcParams['axes.linewidth'] = 1.5      ←軸の太さを設定。目盛りは変わらない
plt.rcParams['xtics.major.size'] = 10     ←x軸目盛りの長さ
plt.rcParams['xtics.major.width'] = 1.5   ←x軸目盛りの太さ

plt.gca().spines['right'].set_visible(False) ←軸を消すがメモリは消えない
plt.gca().spines['top'].set_visible(False)

pyplot.gca().yaxis.set_ticks_position('left') ←指定したメモリのみ表示させる
pyplot.gca().xaxis.set_ticks_position('bottom')

凡例の設定（plotのラベルを表示）

pyplot.legend()   ←同じ画面に服すプロットした時の凡例欄表示

凡例位置の調整などもできる.

pyplot.legend(numpoints=1)

と書けば点を一つにできる．

タイトルの被りを防ぐ，グラフの位置やサイズを自動調整

pyplot.tight_layout()

グリッド線の設定

pyplot.grid(True) ←グリッド線の描画

表示範囲の設定

pyplot.axis([0.0,3.5,-2.5,2.5])   ←表示範囲:0.0<x<3.5,-2.5<y<2.5

個別にも設定できる

pyplot.xlim([0.0,3.5])
pyplot.ylim([-2.5,2.5])

画像の保存

pyplot.savefig(画像パス,format=保存形式,dpi=解像度)

画像の表示

pyplot.show()