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python:matplotlib:基本的な使い方

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python:matplotlib:基本的な使い方 [2018/01/20 23:48]
koudai [データのプロット] 		python:matplotlib:基本的な使い方 [2018/01/21 00:25]
koudai
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)   # 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 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 37: Line 37:
 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("sin.png")   # プロットしたグラフをファイルsin.pngに保存する+plt.savefig("sin.png", format="png")   # プロットしたグラフをファイルsin.pngに保存する
 </file> </file>
  
Line 59: Line 59:
   * tiff   * tiff
 です。 です。
-拡張子により自動判別されます。+formatを指定しない場合、ファイル形式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 71: Line 103:
 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("graph")   # グラフのタイトル plt.title("graph")   # グラフのタイトル
Line 78: Line 110:
  
 plt.plot(x, y) plt.plot(x, y)
 +
 +plt.xlim(-np.pi, np.pi)
 +plt.ylim(-1.2,   1.2)
 +
 plt.show() plt.show()
 </file> </file>
  
-{{:python:matplotlib:intro2.png?direct&400|}}+{{:python:matplotlib:intro3.png?direct&400|}}
  
  
Line 94: Line 130:
 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 105: Line 141:
 plt.plot(x, y2, label="cos x") plt.plot(x, y2, label="cos x")
 plt.legend()                     # 凡例を表示 plt.legend()                     # 凡例を表示
 +
 +plt.xlim(-np.pi, np.pi)
 +plt.ylim(-1.2,   1.2)
  
 plt.show() plt.show()
 </file> </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。 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 115: Line 154:
 （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）
  
- 
-===== 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。 
-そこから表示したい範囲を切り出す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&400|}} 
  
  
Line 151: Line 161:
 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。 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。 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> <file python>
python/matplotlib/基本的な使い方.txt · Last modified: 2021/06/27 22:04 (external edit)

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