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--- python:matplotlib:基本的な使い方 [2018/01/20 23:06]
koudai
+++ python:matplotlib:基本的な使い方 [2018/01/22 20:13]
koudai [グラフの表示範囲の指定]
@@ 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 29: / Line 29: @@
 {{:python:matplotlib:intro1.png?direct&400|}}
-保存するにはグラフが表示されたウィンドウの上の方にあるフロッピーディスクのマークをクリックします（Ctrlキーを押しながらsを押すのでも可）。
+保存するにはグラフが表示されたウィンドウの上の方にあるフロッピーディスクのマークをクリックします（[Ctrl-s]も可）。
-あるいはplt.savefigを使うとファイルに直接出力できます。
+===== 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>
@@ Line 37: / Line 41: @@
 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)
+y1 = np.sin(x)
+y2 = np.cos(x)
-plt.plot(x, y)
+plt.xlim(-np.pi, np.pi)   # x軸は-πからπまで
-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
+plt.ylim(-1.2,   1.2)     # y軸は-1.2から1.2まで
+plt.show()
 </file>
-保存できる形式は
+{{:python:matplotlib:intro2.png?direct&400|}}
-  * emf
-  * eps
-  * jpeg
-  * jpg
-  * pdf
-  * png
-  * ps
-  * raw
-  * rgba
-  * svg
-  * svgz
-  * tif
-  * tiff
-です。
-拡張子により自動判別されます。
@@ Line 67: / Line 61: @@
 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.xlabel("x")      # x軸（横軸）のラベル
-plt.ylabel("sin x")  # y軸（縦軸）のラベル
+plt.ylabel("y")      # 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>
-{{:python:matplotlib:intro2.png?direct&400|}}
+{{:python:matplotlib:intro3.png?direct&400|}}
@@ Line 90: / Line 88: @@
 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>
+<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)
 y1 = np.sin(x)
 y2 = np.cos(x)
@@ Line 105: / Line 103: @@
 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:intro3.png?direct&400|}}
+{{: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。
@@ Line 120: / Line 121: @@
 ====== 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）。

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