すぐ忘れるので、matplotlibのよく使う記法をまとめておく
公式：https://matplotlib.org/gallery.html
普段は散布図とかplotとかしか使わないけど、こうして見るといろんなグラフがかけるみたい
matplotlib,pyplot,pylabの違い
matplotlibがパッケージ全体
pyplotはそのモジュール、スクリプトで作図するときに使う
pylabのimportは推奨されてない模様、インタラクティブな作図にはこっちを使うらしい
基本的には、import matplotlib.pyplot as pltのように使う
参考：
https://matplotlib.org/faq/usage_faq.html#matplotlib-pyplot-and-pylab-how-are-they-related
https://stackoverflow.com/questions/11469336/what-is-the-difference-between-pylab-and-pyplot
グラフを描く
シンプルな例は以下
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,10,0.2)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.show()
macでmatplotlibを呼ぶとValueError: unknown locale: UTF-8で怒られることがある。
locale周りの設定がおかしいため。以下を参考に直す。
Mac で ValueError: unknown locale: UTF-8 のエラーを解決したい
https://www.lifewithpython.com/2016/09/python-ValueError-unknown-locale-UTF-8.html
インスタンス化する
plt.figure()でインスタンス化し、axesに対してプロットしていく
多分この使い方が多いと思う
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,10,0.2)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y)
plt.show()
以下のように描いても同じ
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(x,y)
plt.show()
複数のグラフを描く
複数のウィンドウに分けて描画
fig = plt.figure()の引数に適当にユニークな数字を入れておく。
figureに引数を与えることで、新たな図が生成される。
参考： https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,10,0.2)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure(1)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y)
fig = plt.figure(2)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y)
plt.show()
1つのウィンドウに複数のグラフを描画
1つのウィンドウに複数のグラフを描く場合は以下のようにする。
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.plot(x,y)
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax2.plot(x,y)
plt.show()
以下のように2つのグラフが描画される。
以下のように描いても同じ、axesをタプルで受け取るのがちょっと気持ち悪い
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
ax1.plot(x,y)
ax2.plot(x,y)
plt.show()
グラフの保存
savefigでグラフの保存が可能
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,10,0.2)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y)
plt.savefig("./test2")
複数のグラフを描画した場合には、figureインスタンスに対してもsavefigが使える。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,10,0.2)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure(1)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y)
fig.savefig("./test1")
fig = plt.figure(2)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y)
fig.savefig("./test2")
グラフを整形する
グラフの線の色、太さ、線の種類などはよく使う。
それぞれ、color,linewidth,linestyleの引数を与えることで設定できる。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,10,0.2)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y,color="red",linewidth=2,linestyle="dashed")
plt.show()
引数の詳細は公式の以下のページから確認できる。
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html
タイトルや軸名をつける
シンプルな例は以下
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,10,0.2)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.title("test")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()
インスタンス化した場合は次のようにする。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,10,0.2)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y)
ax.set_title("test")
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
plt.show()
グラフの余白、幅を調整する
plt.subplots_adjustで調整可能
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,10,0.2)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.95, bottom=0.1, top=0.95)
plt.show()
わかりづらいが調整できてる。
調整前
調整後
デフォルト値は以下
left = 0.125 # the left side of the subplots of the figure
right = 0.9 # the right side of the subplots of the figure
bottom = 0.1 # the bottom of the subplots of the figure
top = 0.9 # the top of the subplots of the figure
wspace = 0.2 # the amount of width reserved for space between subplots,
# expressed as a fraction of the average axis width
hspace = 0.2 # the amount of height reserved for space between subplots,
# expressed as a fraction of the average axis height
1つのウィンドウに複数のグラフを描画し軸名など入れた場合、グラフが重なることがある。
その場合は、plt.subplots_adjust(hspace=0.4)のように調整できる。
横幅は、wspaceで調整可能。
fig = plt.figure()
plt.subplots_adjust(hspace=0.6)
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.plot(x,y)
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax2.plot(x,y)
plt.show()
調整前
調整後
参考：https://www.haya-programming.com/entry/2018/10/11/030103
軸を設定し直す
ちょっとめんどくさい
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,10,0.2)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y)
ticks = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
plt.xticks(x,list(ticks))
plt.show()
設定し直したい次元と、元の軸の次元が合ってなくても設定できる模様。
x軸に時刻を設定、フォーマット
datetimeをそのままx軸に利用できる。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
x = [
'2018/08/08T12:15:45.000',
'2018/08/08T12:15:45.200',
'2018/08/08T12:17:45.600'
]
x = pd.to_datetime(x,format='%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f')
y = [1,2,3]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y)
plt.show()
フォーマットは、ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m/%d\n%H:%M'))を使って行う。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib.dates as mdates
x = [
'2018/08/08T12:15:45.000',
'2018/08/08T12:15:45.200',
'2018/08/08T12:17:45.600'
]
x = pd.to_datetime(x,format='%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f')
y = [1,2,3]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y)
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m/%d\n%H:%M'))
plt.show()
