matplotlib in julia：PyPlotメモ

juliaでPyPlot（matplotlib）を使った作図をするとき，細かな調整方法についての記載が少ない．
以下，デフォ設定＋困った際になんとかしたメモ（随時更新）．
どうしようも無い時でもPyCallからのpyimportで大抵はなんとかなるはず．

'22.08.04: 内容がJuliaとPyPlotのだいぶ古いversion用だったので修正・追記

参考URL：
https://gist.github.com/gizmaa/7214002
http://docs.juliaplots.org/latest/examples/pyplot/
https://gist.github.com/gizmaa/7214002#basicplots
http://nanyakan.blogspot.jp/2013/03/matplotlib.html
http://www.turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/intro/matplotlib/matplotlib.html

ファイルに出力

savefig("./dat.pdf", transparent="True",bbox_inches="tight", pad_inches=0.1)

最初に定義

default値の変更: http://matplotlib.org/1.3.1/users/customizing.html

using PyCall
using PyPlot

#defaultのフォントを設定
fs=9
rc("font",family ="Arial",size=fs) 
rc("font",serif ="Arial",size=fs) 

## PyPlot.matplotlib.rc
# rc("text",usetex ="true") #TeXでのフォントが普通のになる
# rc("text.latex",preamble ="\\usepackage{amsmath}") # L"aa, $x_2$" みたいな感じで混ぜて書ける
rc("mathtext",fontset="custom") # mathjax使ったほうが楽,  L"eq., $2 b^2$

#defaultのfigureサイズを設定
cm=1/2.54
rc("figure",figsize =([8.6,6]cm), )
rc("lines",markersize = 4)
rc("lines",linewidth = 0.5)
rc("lines",markeredgewidth = 1.0)
rc("xtick",top="on",direction="in")
rc("ytick",right="on",direction="in")
rc("legend", frameon=0)
         
#デフォルトの色のセットを変更
col=("#D50000","#2962FF","#2E7D32","#FF6D00",
     "#9A12B3","#795548","#FF80AB","#26C6DA",
     "#64DD17","#AEA8D3","#616161","black")

@pyimport cycler as cyc
rc("axes",prop_cycle=cyc.cycler(color=col) )

色の巡回リセット

gca().set_prop_cycle(color=col)

色セット

https://flatuicolors.com/
http://www.flatuicolorpicker.com/

# seaborn style
@pyimport seaborn as sns

sns.set_style({"lines.markeredgewidth"=> 0.5,})
sns.set_style("white")
sns.set_style("ticks", {"xtick.major.size"=> 8, "ytick.major.size"=> 8})
sns.set_style({"xtick.direction" => "in", "ytick.direction"=> "in",
    "font.family"=> {"Times New Roman"},
    "font.sans-serif"=> {"Times New Roman"}})

図のサイズ

figure(figsize=(4,3),)

図の比率を固定

gca().set_aspect("equal", adjustable="box")

図のスケール

axis("scaled") # 横軸と縦軸のスケールを揃える
axis("image")

xscale("log") # log-scale
yscale("log")

ax=gca()
# major ticksの間隔が空いた場合
locmaj = matplotlib.ticker.LogLocator(base=10,numticks=12) 
ax.xaxis.set_major_locator(locmaj)

# minor ticksが消えた場合
locmin=matplotlib.ticker.LogLocator(base=10.0,subs=(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9),numticks=12)
ax.xaxis.set_minor_locator(locmin)
ax.xaxis.set_minor_formatter(matplotlib.ticker.NullFormatter())

軸

axhline(0, color="k") # 横
axvline(0, color="k") # 縦

手書き風

rc("text",usetex ="false")
xkcd()

プロットのオプション

plot(datx, daty , "ro-", 
	mec="none", mew=1, mfc="pink", mew=1,markersize=6,
	label="r=$r1_1 A")

ヒストグラム

PyPlot.plt.hist(x[:],500,alpha=0.6)

他のプロット：ベクトル場，

ベクトル場

quiver(x,z, datx, datz, datz, color="tomato", pivot="mid",angles="xy",scale_units="xy",scale=0.8,)
clim(-1,1) # color のrange

凡例

legend(loc="best",title=L"L\, \rm(nm)",frameon=0, ncol=1, labelspacing=0.5,
columnspacing=-0.5, numpoints=1, markerscale=1, handlelength=1.5,)
#		bbox_to_anchor=(0.83, 0.24), handletextpad=0.5)

# labelの順序を逆に
handles, labels = gca().get_legend_handles_labels()
legend(reverse(handles), reverse(labels) )

# フレームの太さを変えたい
al=legend(title="なにか記述")
al.get_frame().set_linewidth(0.5)   # :set_edgecolor("k") で色も変えられる。

# 凡例を複数に分割して記述する

line11, =plot(x1,y1, label="Type I")
line12, =plot(x2,y2, label=L"(21,7,5)")

leg1=legend(handles=[line11,line12], loc="upper right")
gca().add_artist(leg1)

line21, =plot(x3,y3, label="Type II")
line22, =plot(x4,y4, label=L"(7,7,15")

leg2=legend(handles=[line11,line12], loc="center right")


# labelを空白にする
# labelには適当に文字を入れておく
# プロットデータとlabelの情報取得
handles, labels = gca().get_legend_handles_labels() 
## 該当箇所のラベルを文字なしにする
labels[1:3].=""
## プロットする
legend(handles,labels, title=L"L_x~\rm(nm)",loc="best",frameon=0, ncol=2, labelspacing=0.4,
columnspacing=-0.5, numpoints=1, markerscale=1, handlelength=1.,fontsize=9,)

###色 color map
http://matplotlib.org/users/colormaps.html

cmap=get_cmap("Paired",10)
co(i)=pycall(cmap,PyAny,i)

# co(数字)で色を指定
x=(1:10)
for i=1:20
    n=i/30.0
    plot(x,x.^n,"o-",color=co(n),mfc="w",mec=co(n),mew=1.5)
end

###テキスト

annotate( L"text", xy=(0.55,0.44), xycoords="axes fraction", bbox=Dict(:boxstyle=>"round",:ec=>"none", :fc=>"gray", :alpha=>0.2),)

# xyはグラフの範囲内にしておかないといけない、xytextで位置調整が出来る
annotate("Ferro",xy=[-7,-556.9], xytext=[-7,-556.99]) 

Tex記法

ylabel(L"\displaystyle \frac{1}{2}") #　\displaystyle で分数表記がバランス良くなる

# using LaTeXStrings

# PyDict(pyimport("matplotlib")["rcParams"])["text.usetex"] = [true]
# PyDict(pyimport("matplotlib")["rcParams"])["text.latex.preamble"] = ["\\usepackage{amsmath}"]
#  -> 
rc("text",usetex ="true")
rc("text.latex",preamble ="\\usepackage{amsmath}")

###矢印
http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/annotation_demo2.html

arrow(x0,y0, vecx, vecy, lw=0.5,length_includes_head=true, head_width=3, head_length=0.5, fc="k", ec="k")

annotate(L"text_c",
xy=[0.5,0.20], xytext=[0.2,0.05], xycoords="data", textcoords="data",size=10,
arrowprops=Dict("arrowstyle"=>"-|>","fc"=>"k","ec"=>"k", "connectionstyle"=>"arc3,rad=0.1") )

annotate(L"text_c",
xy=[0.5,0.06], xytext=[0.9,0.09], xycoords="data", textcoords="data",size=10,
arrowprops=Dict("arrowstyle"=>"-|>","fc"=>"k","ec"=>"k", "connectionstyle"=>"angle,angleA=0,angleB=90,rad=10",))

Error bar

errorbar(x,y, yerr=e,capsize=1.5,elinewidth=0.5, fmt=".-", color=c_cycle[ic] )
plot(x,y,"m.-", label=L"-0.5")

色々定義

    xform  = gca().xaxis.set_major_formatter
    xmform = gca().xaxis.set_minor_formatter
    yform  = gca().yaxis.set_major_formatter
    ymform = gca().yaxis.set_minor_formatter
    
    xloc  = gca().xaxis.set_major_locator
    xmloc = gca().xaxis.set_minor_locator
    yloc  = gca().yaxis.set_major_locator
    ymloc = gca().yaxis.set_minor_locator
    
    ftick = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter
    stick = matplotlib.ticker.ScalarFormatter
    ltick = matplotlib.ticker.MultipleLocator

上記の定義のもとでのフォーマットの変更

# 軸の数字表記
yform(ftick("%1.1f"))

#軸の肩に指数をつける, scilimitsで指数の範囲を指定
yform(stick(useMathText=true))
gca().ticklabel_format(style="sci",axis="y",scilimits=(0,0)) 
gca().yaxis.offsetText.set_fontsize(14)
    
#50ごとにsubticksをつける
gca().xaxis.set_minor_locator(ltick(50))

枠を消す

gca().spines["right"].set_color("none")
gca().spines["top"].set_color("none")

ticksの変更色々

ax.tick_params(axis="y", direction="in", pad=1) # pad で軸との隙間を決める．

subplot：複数図

subplot(4,3,1)
    subplots_adjust(hspace=0.2,wspace=0.1)    
    xticks((2:2:16),())
    
    
# 縦に4分割 2:1:1
#sub1
subplot2grid((4,1), (0,0),  rowspan=2)

#sub2
#subplot2grid((6,2), (0,1), rowspan=2) 
subplot2grid((4,1), (2,0),  colspan=1)

#sub3
subplot2grid((4,1), (3,0),  colspan=1)

目盛り

tick_params(axis="x",top="on" , labeltop="on",direction="in",length=6.5, width=3.5,which="major",color="r",labelcolor="g")
rc("xtick",top="on", color="black")

# 左右で異なる軸
twinx()

# x軸の数字のみを削除
xticks((2:2:16),())

#minor ticks
minorticks_on()
locator_params(axis="x",nbins=4)　# 細かさ

# 軸の数字を回転
labels = gca().get_yticklabels()
setp(labels, rotation=65);

ラベル

### x軸のラベルを任意に変更
xticks((0,pi/4,pi/2),(L"0",L"\frac{\pi}{4}",L"\frac{\pi}{2}"))

# mathbold
xlabel(L"\boldmath $M$")
ylabel(L"$M_z(H)/|$ {\boldmath $M$} $(0)|$")

#ラベルを消す
tick_params(labelbottom="off")

拡大図 inset

figure(figsize=(4,3),)

xx=[1:50]/5
plot(xx,xx.^2)

using PyCall
zoom= pyimport("mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator")
ax=gca()
ax=zoom.inset_axes(ax, width=2, height=2, loc=2,
                     bbox_to_anchor=(0., 0.),
                     bbox_transform=ax.figure.transFigure)
plot(xx,xx.^2,".")



ylim(0,20) #; ylim(ymax=20)
xlim(0,5)
xticks(fontsize=12)
yticks(fontsize=12)

ラベル位置を変更

# タイトル
title("Mean Field",fontsize=12, x=0.5, y=0.8)

# yラベル
gca().yaxis.set_label_coords(-0.15, -0.0)

数式中のハイフン

{\rm \mathchar`-}