matplotlibによるグラフ表記のうち、よく使っているオブジェクト指向による書き方をメモメモ

公式のdocumentation

Matplotlib: Visualization with Python

動作環境
今回扱うDataFrameについて
図の表記法 pyplotインターフェイスとオブジェクト指向インターフェイス
オブジェクト指向インターフェイスによるプロット
プロット範囲
軸の目盛り線
補助線
軸ラベル
凡例
図の保存
参考にしたURL

動作環境

種類	バージョン
MacBook Air	Ventura13.2
python	3.9.6
jupyter notebook	6.4.12
pandas	1.5.2
numpy	1.23.3

まずはパッケージのインポートから

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

matplotlibでの描画は大抵はpyplotを使う。略称はplt

今回扱うDataFrameについて

[python]pandas read_csvの備忘録
と同じ手法だが、年平均黒点数ではなく一日当たりの黒点数のcsvデータを用いている。
Sunspot Number|SILSO

df_dSN = pd.read_csv('SN_d_tot_V2.0.csv'
                    , sep=';'
                    , dtype={0:int, 1:int, 2:int, 3:float, 4:int, 5:float, 6:int, 7:int}
                    , names=('year', 'month', 'day', 'date_frac', 'num', 'std', 'obs spot', 'certanty'))
df_dSN.head(3)
#     year month  day  date_frac   num	 std  obs spot	certanty
# 0   1818	   1	1	1818.001	-1	-1.0	     0	       1
# 1	  1818	   1	2	1818.004	-1	-1.0	     0	       1
# 2	  1818	   1	3	1818.007	-1	-1.0	     0	       1

順に、
year:観測年、month:観測月、day:観測日、date_frac:小数点換算の年月日、num:黒点数、std:標準偏差、obs spot:観測地点数、certainty:確定or未確定
更に、
[pandas] query関数によるSeries, DataFrameの条件抽出
の内容に則り1990/1/1~2009/12/31のデータを拾ってきている。

dSN_20 = df_dSN.query('1990 <= date_frac < 2010')
dSN_20.head(5)
#       year month  day  date_frac   num	 std  obs spot	certanty
# 62822	1990	 1	  1	  1990.001	 239	 8.6	 13	1
# 62823	1990	 1	  2	  1990.004	 226	12.8	13	1
# 62824	1990	 1	  3	  1990.007	 213	13.0	17	1

図の表記法 pyplotインターフェイスとオブジェクト指向インターフェイス

matplotlibによる図の表記には2通りの方法がある。

pyplotインターフェイス

# プロット
plt.plot(dSN_20['date_frac'].values, dSN_20['num'].values, label='Daily Total Number')
# グラフの凡例の設定
plt.legend()
plt.show()

オブジェクト指向インターフェイス

# グラフのハコの用意
fig = plt.figure()
# グラフのための枠を定義
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# データをプロット
ax.plot(dSN_20['date_frac'].values, dSN_20['num'].values, label='Daily Total Number')
# グラフの凡例の設定
ax.legend()
plt.show()

ともに作られる図は同じようになる。

作られる図はともに同じ形にはなるが、メリット・デメリットがある。
特に、

手っ取り早く図を作りたいとき: Pyplotインターフェイス
細かい設定を弄って整った図を作りたいとき: オブジェクト指向インターフェイス

と考えておくとよさそう。
(c.f.早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話)

オブジェクト指向インターフェイスによるプロット

今回は詳細な設定をして図を見栄えよく作りたいので、後者のオブジェクト指向インターフェイスで図を作っていく。コードの一例が下記。

# グラフのハコの用意
fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
# グラフのための枠を定義
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# データをプロット
ax.plot(dSN_20['date_frac'].values, dSN_20['num'].values, label='Daily Total Number')
# プロットする範囲
ax.set_xlim(1990.0, 2010.001)
ax.set_ylim(0, 501)
# 軸の目盛りの設定
ax.set_xticks(np.arange(1990.0, 2010.001, 2))
ax.set_yticks(np.arange(0, 501, 50))
ax.minorticks_on()
# 補助線
ax.grid(color='gray', linestyle='--')
# 軸ラベルの設定
ax.set_xlabel('Decimal Date', fontsize=16)
ax.set_ylabel('Sunspot Number', fontsize=16)
# グラフの凡例の設定
ax.legend(loc=(0.55, 0.8), frameon=1, fontsize=12, framealpha=1)
# グラフの保存
plt.show()

20年分の黒点なのでなんとなく11年周期の二つ分が見えております。

描画の下準備

# グラフのハコの用意
fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
# グラフのための枠を定義
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

一行目
グラフの大枠の設定。figsize(横長, 縦長)で大枠のサイズを調整可能。
二行目
個々のグラフの追加。(1, 1, 1)は 1 × 1の一つ目という指定の仕方。複数プロットをする際に役にたつ。

データのプロット

# データをプロット
ax.plot(dSN_20['date_frac'].values, dSN_20['num'].values, label='Daily Total Number')

単純にSeiriesの形(dSN_20['date_frac'])では使えないので.valuesをつけてリストへ変換する必要がある。
label: 凡例で表示されるラベルを指定

プロット範囲

# プロットする範囲
ax.set_xlim(1990.0, 2010.001)
ax.set_ylim(0, 501)

()内はx軸なら左端と右端の値、y軸なら下端と上端の値。

軸の目盛り線

# 軸の目盛りの設定
ax.set_xticks(np.arange(1990.0, 2010.001, 2))
ax.set_yticks(np.arange(0, 501, 50))
ax.minorticks_on()

目盛り位置はリストもしくはnumpy.arrayで直接指定する。
x軸を例にすると、
[1990, 1992, 1994, ..., 2008, 2010]
という成分を反映している。

補助線

# 補助線
ax.grid(color='gray', linestyle='--')

補助線を引いてくれる。
colorで色、linestyleで線の種類を指定する。

軸ラベル

# 軸ラベルの設定
ax.set_xlabel('Decimal Date', fontsize=16)
ax.set_ylabel('Sunspot Number', fontsize=16)

各軸のラベルを設定する。
fontsizeで文字の大きさを指定できる。

凡例

# グラフの凡例の設定
ax.legend(loc=(0.55, 0.8), frameon=1, fontsize=12, framealpha=1)

プロットしたデータのラベルをこのコマンドで反映できる。
loc: 0 ~ 1の範囲で縦横の位置
fontsize: 文字の大きさ
を指定できる。

図の保存

plt.savefig('ファイル名')
で保存可能。png, pdfなどの拡張子を忘れずに。

[matplotlib] matplotlibを用いた黒点数データの可視化