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python:matplotlib:基本的な使い方 [2018/01/20 22:52] koudai |
python:matplotlib:基本的な使い方 [2018/01/20 23:56] koudai [データのプロット] |
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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 | ||
Line 41: | Line 41: | ||
plt.plot(x, y) | plt.plot(x, y) | ||
- | plt.savefig(" | + | plt.savefig(" |
</ | </ | ||
Line 67: | Line 67: | ||
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 | ||
Line 73: | Line 73: | ||
x = np.arange(-np.pi, | x = np.arange(-np.pi, | ||
y = np.sin(x) | y = np.sin(x) | ||
- | plt.title(" | + | plt.title(" |
- | plt.xlabel(" | + | plt.xlabel(" |
plt.ylabel(" | plt.ylabel(" | ||
Line 90: | Line 90: | ||
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。 | 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 | ||
Line 115: | Line 115: | ||
(右下の場合は lower right とします。他も同様) | (右下の場合は lower right とします。他も同様) | ||
+ | |||
+ | ===== 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(-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(" | ||
+ | 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 120: | Line 149: | ||
====== 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< | ||