ハッチング

Python matplotlib 説明図を書いてみる
@damyarouさん
https://qiita.com/damyarou/items/eafcf27aa1a7852d32e9
を参考にさせていただきました。(わかりにくかったので、少し修正しました。)

hatching.py

import matplotlib.pyplot as plt

x1 = -0.5
x2 = 5.5
x3 = 5.5
x4 = -0.5

plt.fill([x1,x2,x3,x4],[-0.5,-0.5,4.5,4.5],fill=False, hatch='//',lw=0)  #ハッチング([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4])
plt.fill([0,5,5,0],[0,0,4,4],facecolor='#FFFFFF',edgecolor='#FF0000',lw=3)    #([X1,X2,X3,X4],[Y1,Y2,Y3,Y4])の範囲を塗りつぶす

plt.plot([0,5],[2,2],'-.',color='#000000',lw=1)  #中心線x [x1,x2],[y1,y2]
plt.plot([2.5,2.5],[0,4],'-.',color='#000000',lw=3)  #中心線y

plt.show()

矢印

Python matplotlib 説明図を書いてみる
@damyarouさん
を参考にさせていただきました。

arrow.py

import matplotlib.pyplot as plt

x1=0.1;x2=x1;y1=0.1; y2=0.7; sv=0

plt.annotate('',
    xy=(x1,y1), xycoords='data',
    xytext=(x2,y2), textcoords='data', fontsize=0,
    arrowprops=dict(shrink=sv,width=1,headwidth=5,headlength=8,
        connectionstyle='arc3',facecolor='#000000',edgecolor='#000000'))

plt.show()

データの座標を直接与えてグラフを作成する

graph.py

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(5)
y = np.arange(3)
X, Y = np.meshgrid(x,y)

X = np.array([[0, 1, 2, 3, 4],
           [0.2, 0.8, 2.2, 3.2, 3.8],
           [0, 1, 2, 3, 4]])

Y = np.array([[0, 0.4, 0.6, 0.8, 1],
           [1.5, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5],
           [2, 2, 2, 2, 2]])
''' これでも同じ
X = [[0, 1, 2, 3, 4],
           [0.2, 0.8, 2.2, 3.2, 3.8],
           [0, 1, 2, 3, 4]]
Y = [[0, 0.4, 0.6, 0.8, 1],
           [1.5, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5],
           [2, 2, 2, 2, 2]]
'''

plt.plot(X, Y)

plt.show()

地震マップに使うようなグラフ（震源地と震度等）

ドキュメント
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html

graph.py

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(5)
y = np.arange(3)
s = np.arange(3)
X, Y, S = np.meshgrid(x,y,s)

X = np.array([[0, 1, 2, 3, 4],
           [0.2, 0.8, 2.2, 3.2, 3.8],
           [0, 1, 2, 3, 4]])

Y = np.array([[0, 0.4, 0.6, 0.8, 1],
           [1.5, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5],
           [2, 2, 2, 2, 2]])

S = np.array([[8, 30, 10, 100, 20],
           [15, 5, 50, 20, 8],
           [6, 40, 10, 20, 22]])


plt.scatter(X, Y, s=S, alpha=0.5)
plt.show()

グラフの凡例

ドキュメント
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.legend.html

凡例に日本語を使用すると、豆腐文字になり、日本語FONTを指定するとエラーになる。

凡例に日本語を使用する場合は、以下を追加する。（フォント名はインストールされているフォントに変更が必要です。）

font

import matplotlib as mpl                  #日本語フォントを指定するのに必要

mpl.rcParams['font.family'] = 'IPAGothic' #日本語フォントを指定するのに必要

graph.py

# グラフ y=x^2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-5, 5, 100, endpoint=True)  #x座標の-5〜5まで表示、配列の要素数、endpoint=True（終点を含む）

y = x ** 2
y1 = x + 3

plt.plot([-5,5],[0,0],'-',color='#000000',lw=1)  #x軸
plt.plot([0,0],[-5,25],'-',color='#000000',lw=1)  #y軸

plt.plot(x, y, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label="y=x^2")  #label=グラフの凡例
plt.plot(x, y1, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="y=x+3")

plt.legend(loc='upper left')  #グラフの凡例の表示位置
# plt.legend()  #グラフの凡例を右上に表示

plt.title('Graph')  #タイトル
plt.xlabel('X-Axis')  #グラフの軸の名称
plt.ylabel('Y-Axis')
# plt.axis([-5, 5, -5, 25])  #グラフの範囲（有効にすると上下左右の空白の部分がなくなる）

plt.show()

グラフをpngイメージで作成する

ドキュメント
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.savefig.html

上記のプログラムの「plt.show()」を
plt.savefig('png_graph.png', dpi=300, orientation='portrait', transparent=False, pad_inches=0.0)
に置き換えると、グラフウインドウの代わりにグラフのpngイメージが作成される。

グラフをpdfファイルで作成する

plt.savefig('pdf_graph.pdf', orientation='portrait', transparent=False, bbox_inches=None, frameon=None)
に置き換えると、グラフウインドウの代わりにグラフのpdfファイルが作成される。

グラフウインドウとpng・pdfファイルを同時に作成する時は、グラフウインドウを先に記述する。

円のグラフ

circle.py

# !/usr/bin/python3
# coding: UTF-8

# グラフ y=sqrt(r^2-x^2)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

r = 10
x = np.linspace(-r, r, 10000, endpoint=True)
y = np.sqrt(r ** 2 - x ** 2)

plt.plot(x, y, 'red')  #実線
plt.plot(x, -y, 'red')

plt.axes().set_aspect('equal', 'datalim')  #xとy軸を同じ比率にする
plt.xticks(rotation=45) # x軸のラベルの文字が重なる場合、文字に角度を付ける
# plt.subplots_adjust(bottom=0.15) # ラベルの文字を回転すると、文字が隠れる場合、上に移動させる

plt.show()

楕円のグラフ

ellipse.py

# !/usr/bin/python3
# coding: UTF-8

# グラフ y=sqrt(r^2-x^2)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

angle = 45
r = 10
x = np.linspace(-r, r, 10000, endpoint=True)
y = np.sqrt((r * np.sin(angle * np.pi / 180)) ** 2 * (1 - x ** 2 / r ** 2))

plt.plot(x, y, 'red')  #実線
plt.plot(x, -y, 'red')

plt.axes().set_aspect('equal', 'datalim')  #xとy軸を同じ比率にする

plt.show()

2方向に傾いた楕円のグラフ

ellipse_2.py

# !/usr/bin/python3
# coding: UTF-8

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def ecl_xy(lat, r, tilt_ang, ang): #黄道のx,y座標を計算
    #引数 lat:float  地球を見る角度（北緯：ラジアン）
    #     r  :float  黄道の半径(m)
    #tilt_ang:float  傾斜角(ラジアン)
    #     ang:float  春分点からの角度（ラジアン）0〜2π
    #                この場合の春分点は手前側(-y方向)
    #戻り値  [x, y]  angの角度の時の黄道の座標
    #                ang = 0 は春分点方向、半時計回り
    flag = False
    if np.rad2deg(ang) > 90 and np.rad2deg(ang) <= 180:
        ang = ang + np.deg2rad(180)
        flag = True
    elif np.rad2deg(ang) > 180 and np.rad2deg(ang) <= 270:
        ang = ang - np.deg2rad(180)
        flag = True
    x1 = r * np.sin(ang)
    x2 = x1 *np.cos(tilt_ang)
    b = r * np.sin(lat)
    y1 = np.sqrt(b ** 2 * (1 - x1 ** 2 / r ** 2))
    y2 = y1 - x1 * np.sin(tilt_ang) * np.cos(lat)
    if np.rad2deg(ang) >= 0 and np.rad2deg(ang) <= 90 and flag == False:
        return [x2, -y2]
    elif np.rad2deg(ang) > 270 and np.rad2deg(ang) <= 360 and flag == True:
        return [-x2, y2]
    elif np.rad2deg(ang) >= 0 and np.rad2deg(ang) <= 90 and flag == True:
        return [-x2, y2]
    elif np.rad2deg(ang) > 270 and np.rad2deg(ang) <= 360 and flag == False:
        return [x2, -y2]

if __name__ == '__main__':
    lat = np.deg2rad(30) #円の面より30度上から見る(ラジアンに変換)
    r = 100 #円の半径
    tilt_ang = np.deg2rad(15) #傾いた円のy軸を中心に15度傾ける
    #黄道のグラフ座標を求める
    x_ecl_1 = []
    y_ecl_1 = []
    for i in range(0,360+1):
        ang = np.deg2rad(i) #iは度なのでラジアンに変換
        a = ecl_xy(lat, r, tilt_ang, ang) #ecl_xy()を呼び出し戻り値をaに代入する
        x_ecl_1.append(a[0]) #Listに0〜360度のx座標を追加する
        y_ecl_1.append(a[1]) #Listにy座標を追加する
    plt.plot(x_ecl_1, y_ecl_1, 'yellow', linewidth=0.4) #黄道をプロット

    plt.show()

太陽の黄道を表示させるために作成しました。
ecl_xy(lat, r, tilt_ang, ang)を呼び出すとangの位置の(x,y)座標を返します。
これは、cartopyのmap用に作成したのでbasemapとは原点が違うので座標を変換する必要があります。
cartopyは地球の中心が原点、basemapは左端がx=0、下端がy=0です。

その他

# !/usr/bin/python3
# coding: UTF-8

import matplotlib.pyplot as plt

font = {'family': 'IPAGothic'}  # 日本語Fontを指定

start_x = 10 ; end_x = 50
start_y = 0 ; end_y = 100

x_range = [start_x, end_x]  #目盛り範囲
y_range = [start_y, end_y]

x_tics = range(start_x, end_x + 1)  #目盛りピッチ = 1
y_tics = range(0, 100 + 5, 5)       #目盛りピッチ = 5

plt.xlim(x_range)  #目盛り範囲
plt.ylim(x_range)

plt.xlabel('x座標', **font)  #ラベル
plt.ylabel('y座標', **font)

plt.xticks(x_tics)  #目盛りピッチ
plt.yticks(y_tics)
plt.grid(color='gray', linestyle='--')  #罫線　色、線種　破線

xx = [10,15,20,30,48]
yy = [3,80,15,60,20]
plt.plot(xx, yy,linewidth=5, color='red')  #折れ線グラフ１

xx1 = [20,23,27,30,49]
yy1 = [93,20,55,60,80]
plt.plot(xx1, yy1,linewidth=1, color='blue')  #折れ線グラフ２

plt.title('日本語', **font)  #グラフのタイトル

# plt.savefig('xxx.png')  #pngで保存
plt.show()                #グラフのウインドウ表示

Python matplotlibでグラフを作る（超初心者向け）-1
https://qiita.com/ty21ky/items/5374dec69df08584bc35

参考
サンプルプログラムが沢山あります。
https://matplotlib.org/xkcd/examples/index.html
https://matplotlib.org/gallery/index.html

MATPLOTLIB
https://matplotlib.org/xkcd/api/pyplot_api.html?highlight=plot#matplotlib.pyplot.plot