matplotlib 2軸グラフ ③プロット編

はじめに

前回（matplotlib 2軸グラフ　②データ合成編）に引き続きやっていきたいと思います
ようやく本題に入ります

構成

全部で3部構成です

• matplotlib 2軸グラフ　①データ生成編
• matplotlib 2軸グラフ　②データ合成編
• matplotlib 2軸グラフ　③プロット編←今ここ

今回は「③プロット編」です
使用するコードは以下に載せてあります
https://github.com/ozikot/BiaxialPlot/tree/master/ep3_plot

プロット

ひとまず何も設定せずにプロットします

• x軸の範囲は左端から始まっておらず右端で終わっていない
• 左のy軸と右のy軸で目盛の個数が合っていないのでグリッドがずれる

実は私が描画を始めたころに比べたら，これでもかなりマシなのですがまだ改善の余地があるので設定を加えていきます

コードが少し長くなりました
各行の説明にコメントを設けました

import math
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def main():

    # CSVファイル読み込み
    df = pd.read_csv('..//csv_file//merged.csv')

    # 描画するデータの時間範囲を04:00:00~04:19:59に設定します（お互いのグラフ線を区別しているので見やすくするため）
    # 論理演算子は and ではなく &
    df = df[('2018-09-01 04:00:00'<= df['Time']) & (df['Time'] <= '2018-09-01 04:20:00')]

    # index降りなおし dropは元のindexを保存するかしないか -> 保存しない場合はTrue
    df = df.reset_index(drop=True)

    # BPMを左y軸、Temperatureを右のy軸(secondary_y)とした二軸プロット
    # gridの設定は後で行うためFalseにしておく
    # mark_rightは右y軸の凡例表示に(right)を追加することを意味する　デフォルトはTrue
    ax = df.plot(secondary_y=['Temperature'], figsize=(20, 5), style=['-', '-.'], grid=False, fontsize=15, mark_right=False)


    #-#-# ラベル #-#-#
    
    # 左y軸のラベル
    ax.set_ylabel('BPM', fontsize=15)
    
    # 右y軸のラベル
    ax.right_ax.set_ylabel('Temperature[°C]', fontsize=15)

    # x軸のラベル
    ax.set_xlabel('Time[s]', fontsize=15)


    #-#-# 軸の範囲 #-#-#

    # 各列の要約統計量
    desc = df.describe()

    # 左y軸の描画範囲 余裕を持たせるために下限上限共に-1, +1
    ax.set_ylim(math.floor(desc['BPM']['min']) - 1, math.ceil(desc['BPM']['max']) + 1)

    # 右y軸の描画範囲
    ax.right_ax.set_ylim(math.floor(desc['Temperature']['min']) - 1, math.ceil(desc['Temperature']['max']) + 1)

    # x軸の描画範囲
    start_idx = list(df.query('Time == "2018-09-01 04:00:00"').index)[0]
    end_idx = list(df.query('Time == "2018-09-01 04:20:00"').index)[0]
    ax.set_xlim(start_idx, end_idx)


    #-#-# グリッド #-#-#
    
    # グリッドの調整　両y軸のメモリの数をそろえればグリッドを引くのは片方だけに設定すればよい
    ax.grid(True, linestyle=':')
    
    # 目盛の範囲を指定 第三引数は目盛の個数、(max-min+1)の倍数であることが好ましい（小数にならないため）
    ax.set_yticks(np.linspace(math.floor(desc['BPM']['min']) - 1, math.ceil(desc['BPM']['max']) + 1, 8))
    ax.right_ax.set_yticks(np.linspace(math.floor(desc['Temperature']['min']) - 1, math.ceil(desc['Temperature']['max']) + 1, 8))
    ax.set_xticks(np.linspace(start_idx, end_idx, 7))

    # 画像を保存
    plt.savefig('merged.png')
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

グラフを見てみましょう

右y軸の目盛の値が微妙ですが、安直ですが最小公倍数などでそろえようとしたら数が大きくなってしまい今も悩みどころです

おわりに

いかがでしたでしょうか
最後まで見てくださった方、ありがとうございました
私はax.right_ax~という書き方にたどり着くまでに時間がかかりました

何かありましたらコメントかTwitter(https://twitter.com/ozikot) にて教えてください！