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()