Matplotlib

Matplotlibとは？

Matplotlibは、Pythonでグラフを作成するための最も一般的なライブラリの一つです。科学的なデータの可視化に特に優れており、シンプルな線グラフから複雑な3Dプロットまで、幅広い種類のグラフを作成することができます。

pyplotインターフェース

Matplotlibの最もよく使われるインターフェースはpyplotです。pyplotはMATLABのようなスタイルでグラフを作成することができ、手軽に様々な種類のグラフを描画できます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# データの準備
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# グラフの描画
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("sin(x)")
plt.title("サイン曲線")
plt.show()

グラフの種類

• 線グラフ

• 散布図

• ヒストグラム

• 棒グラフ

• 円グラフ

• バイオリンプロット

• 箱ひげ図

• 3Dグラフ

基本的なカスタマイズ

• タイトル、軸ラベル: plt.title(), plt.xlabel(), plt.ylabel()

• 凡例: plt.legend()

• 線の種類、色、マーカー: plt.plot(x, y, 'ro--')

• 軸の範囲: plt.xlim(), plt.ylim()

• グリッド: plt.grid()

1.グラフのカスタマイズ

Matplotlibは、非常に柔軟なグラフ作成ライブラリであり、様々な方法でグラフをカスタマイズすることができます。

線の種類、色、マーカー

• color : 線の色を指定します

  • r--は赤　b--は青　g--は緑

• linestyle: 線の種類を指定します

• marker: マーカーの種類を指定します

  • o -点　^ –三角点　s –四角点

• alpha: マーカーの透明度

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.show()

plt.plot(x, y, "r--", alpha=0.5)

軸の設定

plt.xlim(0, 5)  # x軸の範囲を0から5に
plt.ylim(-1.5, 1.5)  # y軸の範囲を-1.5から1.5に
plt.xticks(np.arange(0, 5.1, 0.5))  # x軸の目盛りを0から5まで0.5刻みで
plt.yticks(np.arange(-1, 1.1, 0.5))  # y軸の目盛りを-1から1まで0.5刻みで

グリッドの設定

plt.grid(True)  # グリッドを表示

タイトル、軸ラベル、凡例

• title: グラフタイトルの表示

• label: 軸ラベルの表示

• legend: 凡例の表示

plt.title("サイン曲線")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("sin(x)")
plt.legend(["sin"])

その他

• figure: 全体のフレームの定義

• figsize: 枠組みのサイズ

• dpi: 解像度を指定

• facecolor: 背景色を指定

• edgecolor: 枠の色を指定

• linewidth: 枠線の太さ

plt.figure(figsize=(5,5), dpi=60, facecolor='silver', edgecolor='b',linewidth=5)

グラフの種類

• plot() : 折れ線

• bar()：棒グラフ

• barh() : 棒グラフ（横）

• scatter()：散布図

• pie()：円グラフ

• hist()：ヒストグラム

  • bins=: 引数に数字でヒストグラムの棒の数を指定

• boxplot() : 箱ひげ図

• violinplot（）：バイオリン図

2.高度カスタマイズ

カスタムレイヤー

matplotlibでは、Artistというオブジェクトを使って、グラフ上に様々な要素を追加することができます。例えば、テキスト、矢印、図形などを自由に配置できます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
ax.plot(x, y)

# テキストの追加
ax.text(5, 0.5, "最大値", ha='center', va='center')

# 矢印の追加
ax.annotate("ここが重要", xy=(3, 0.8), xytext=(1, 0.2), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

より高度なカスタマイズの例

• 複数のサブプロット: plt.subplots(nrows, ncols)で複数のグラフを配置

• 複数の軸: ax.twinx()で2つのy軸を持つグラフを作成

• 極座標: plt.polar()で極座標グラフを作成

• 3Dプロット: plt.axes(projection='3d')で3次元グラフを作成

• カスタムカラーマップ, 複数のy軸を持つグラフ, 対数軸の利用,  動的なグラフの作成

3.グラフの保存

plt.savefig("graph.png")