Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- python:matplotlib:基本的な使い方 [2018/01/20 22:18]
koudai
+++ python:matplotlib:基本的な使い方 [2018/01/21 00:27]
koudai [初めてのプロット]
@@ Line 10: / Line 10: @@
 ===== 初めてのプロット =====
-とりあえず何か書いてみましょう。
+とりあえずsin関数を書いてみましょう。
 次のスクリプトを作成します。
@@ Line 17: / Line 17: @@
 import matplotlib.pyplot as plt
-x = np.arange(-np.pi, np.pi, 0.1)  # xを-πからπまで0.1刻みで用意する
+x = np.arange(-5, 5, 0.1)   # xを-5から5まで0.1刻みで用意する
-y = np.sin(x)                      # y = sin x
+y = np.sin(x)               # y = sin x
 plt.plot(x, y)   # 横軸をxとして y=y(x) のグラフをプロットする
@@ Line 33: / Line 33: @@
 あるいはplt.savefigを使うとファイルに直接出力できます。
-<file python sin.py>
+<file python>
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
-x = np.arange(-np.pi, np.pi, 0.1)
+x = np.arange(-5, 5, 0.1)
 y = np.sin(x)
 plt.plot(x, y)
-plt.savefig("sin.png")   # プロットしたグラフを画面に表示する
+plt.savefig("sin.png")   # プロットしたグラフをファイルsin.pngに保存する
 </file>
@@ Line 59: / Line 59: @@
   * tiff
 です。
-拡張子により自動判別されます。
+ファイルの種類は拡張子により自動判別されます。
+===== グラフの表示範囲の指定 =====
+プロットしたグラフを画面に表示する際、そのままだとすべてのデータが枠内に収まるように表示されます。
+表示したい範囲を制限したい場合は次のようにします。
+<file python sin.py>
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+x = np.arange(-5, 5, 0.1)
+y1 = np.sin(x)
+y2 = np.cos(x)
+plt.title("graph")
+plt.xlabel("x")
+plt.ylabel("y")
+plt.plot(x, y1, label="sin x")
+plt.plot(x, y2, label="cos x")
+plt.legend()
+plt.xlim(-np.pi, np.pi)   # x軸は-πからπまで
+plt.ylim(-1.2,   1.2)     # y軸は-1.2から1.2まで
+plt.show()
+</file>
+{{:python:matplotlib:intro2.png?direct&400|}}
@@ Line 67: / Line 99: @@
 ついでにタイトルもつけます。
-<file python sin.py>
+<file python>
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
-x = np.arange(-np.pi, np.pi, 0.1)
+x = np.arange(-5, 5, 0.1)
 y = np.sin(x)
-plt.title("graph")       # グラフのタイトル
+plt.title("graph")   # グラフのタイトル
-plt.xlabel(r"$x$")       # x軸（横軸）のラベル
+plt.xlabel("x")      # x軸（横軸）のラベル
-plt.ylabel(r"$\sin x$")  # y軸（縦軸）のラベル
+plt.ylabel("sin x")  # y軸（縦軸）のラベル
 plt.plot(x, y)
+plt.xlim(-np.pi, np.pi)
+plt.ylim(-1.2,   1.2)
 plt.show()
 </file>
-ここで<nowiki>r"..."</nowiki>とすることで
+{{:python:matplotlib:intro3.png?direct&400|}}
-これで
+===== 複数のグラフ =====
+複数のグラフを同時にプロットしたい場合を扱います。
+例えばsin関数とcos関数を同時にプロットしたい場合は、次のようにします。
+どっちのグラフがどっちの関数かわからなくなるので凡例(legend)をつけます。
+<file python>
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+x = np.arange(-5, 5, 0.1)
+y1 = np.sin(x)
+y2 = np.cos(x)
+plt.title("graph")
+plt.xlabel("x")
+plt.ylabel("y")
+plt.plot(x, y1, label="sin x")   # labelに凡例に表示する文字を指定
+plt.plot(x, y2, label="cos x")
+plt.legend()                     # 凡例を表示
+plt.xlim(-np.pi, np.pi)
+plt.ylim(-1.2,   1.2)
+plt.show()
+</file>
+{{:python:matplotlib:intro4.png?direct&400|}}
+凡例の表示する位置は、matplotlibが適切な位置を自動的に探します。
+手動で設定する場合は、例えば左上の場合は <file python>plt.legend(loc="upper left")</file>とします。
+（右下の場合は lower right とします。他も同様）
 ====== データのプロット ======
+次に配列に格納されているデータをプロットしてみましょう。
+以下では$y=x^2$のデータを用意しました。
+配列のサイズはx成分とy成分で同じにします。
+<file python>
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]         # データのx成分
+y = [1,4,9,16,25,36,49,64,81,100]  # データのy成分
+plt.title("graph")
+plt.xlabel("x")
+plt.ylabel("y")
+plt.plot(x, y)
+plt.show()
+</file>
+{{:python:matplotlib:intro5.png?direct&400|}}
+各データは直線で結ばれます。
+もし点だけにしたいなら<file python>plt.plot(x, y, "o")</file>とします（oは丸い点の意味です。その他については別のページで解説します）。

雑多な記録

User Tools

Site Tools

Differences

Page Tools