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--- python:matplotlib:基本的な使い方 [2018/01/20 22:22]
koudai
+++ python:matplotlib:基本的な使い方 [2018/01/20 23:17]
koudai
@@ 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 41: / Line 41: @@
 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 73: / Line 73: @@
 x = np.arange(-np.pi, np.pi, 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)
@@ Line 83: / Line 83: @@
 {{:python:matplotlib:intro2.png?direct&400|}}
-TeXがインストールされている場合は二重引用符の前にrをつけることでTeXの機能が使えます。
-入っていない場合は <nowiki>plt.xlabel("x")</nowiki> などとしてください。
+===== 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 sin.py>
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+x = np.arange(-np.pi, np.pi, 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.show()
+</file>
+{{:python:matplotlib:intro3.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）
+===== プロット範囲の指定 =====
+matplotlibでは、そのままプロットするとすべてのデータが枠内に収まるようにプロットされます。
+プロットしたい範囲を制限する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(-2.0 * np.pi, 2.0 * np.pi, 0.1)  # -2πから2πまでのxを用意
+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:intro4.png?direct&200|}}

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