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python:matplotlib:基本的な使い方 [2018/01/20 22:50] koudai |
python:matplotlib:基本的な使い方 [2018/01/21 00:29] koudai [ラベルの作成] |
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Line 17: | Line 17: | ||
import matplotlib.pyplot as plt | 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) |
- | y = np.sin(x) | + | y = np.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 | 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。 | 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 | + | <file python> |
import numpy as np | import numpy as np | ||
import matplotlib.pyplot as plt | 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) | y = np.sin(x) | ||
plt.plot(x, y) | plt.plot(x, y) | ||
- | plt.savefig(" | + | plt.savefig(" |
</ | </ | ||
Line 59: | Line 59: | ||
* tiff | * tiff | ||
です。 | 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, | ||
+ | y1 = np.sin(x) | ||
+ | y2 = np.cos(x) | ||
+ | |||
+ | plt.title(" | ||
+ | plt.xlabel(" | ||
+ | plt.ylabel(" | ||
+ | |||
+ | plt.plot(x, y1, label=" | ||
+ | plt.plot(x, y2, label=" | ||
+ | plt.legend() | ||
+ | |||
+ | plt.xlim(-np.pi, | ||
+ | plt.ylim(-1.2, | ||
+ | |||
+ | plt.show() | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | |||
Line 67: | Line 99: | ||
ついでにタイトルもつけます。 | ついでにタイトルもつけます。 | ||
- | <file python | + | <file python> |
import numpy as np | import numpy as np | ||
import matplotlib.pyplot as plt | 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) | y = np.sin(x) | ||
- | plt.title(" | + | plt.title(" |
- | plt.xlabel(" | + | plt.xlabel(" |
- | plt.ylabel(" | + | plt.ylabel(" |
plt.plot(x, y) | plt.plot(x, y) | ||
+ | |||
+ | plt.xlim(-np.pi, | ||
+ | plt.ylim(-1.2, | ||
+ | |||
plt.show() | plt.show() | ||
</ | </ | ||
- | {{: | + | {{: |
Line 88: | Line 124: | ||
複数のグラフを同時にプロットしたい場合を扱います。 | 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。 | 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 | + | <file python> |
import numpy as np | import numpy as np | ||
import matplotlib.pyplot as plt | import matplotlib.pyplot as plt | ||
- | x = np.arange(-np.pi, np.pi, 0.1) | + | x = np.arange(-5, 5, 0.1) |
y1 = np.sin(x) | y1 = np.sin(x) | ||
y2 = np.cos(x) | y2 = np.cos(x) | ||
Line 104: | Line 141: | ||
plt.plot(x, y2, label=" | plt.plot(x, y2, label=" | ||
plt.legend() | plt.legend() | ||
+ | |||
+ | plt.xlim(-np.pi, | ||
+ | plt.ylim(-1.2, | ||
plt.show() | plt.show() | ||
</ | </ | ||
- | {{: | + | {{: |
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。 | 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。 | ||
Line 119: | Line 159: | ||
====== データのプロット ====== | ====== 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, | ||
+ | y = [1, | ||
+ | |||
+ | plt.title(" | ||
+ | plt.xlabel(" | ||
+ | plt.ylabel(" | ||
+ | |||
+ | plt.plot(x, y) | ||
+ | |||
+ | plt.show() | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | 各データは直線で結ばれます。 | ||
+ | もし点だけにしたいなら< | ||