NumPy-Matplotlib

Matplotlibは、Python用のプロットライブラリです。 NumPyと一緒に使用して、MatLabの効果的なオープンソースの代替となる環境を提供します。 PyQtやwxPythonなどのグラフィックツールキットでも使用できます。

Matplotlibモジュールは、John Dによって最初に作成されました。ハンター。 2012年以来、Michael Droettboomが主な開発者です。現在、Matplotlib ver。 1.5.1は安定版です。このパッケージは、バイナリ配布およびhttp://www.matplotlib.org [www.matplotlib.org]のソースコード形式で入手できます。

従来、パッケージは次のステートメントを追加することによりPythonスクリプトにインポートされます-

from matplotlib import pyplot as plt

ここで、* pyplot（）はmatplotlibライブラリの最も重要な関数であり、2Dデータをプロットするために使用されます。次のスクリプトは方程式をプロットします *y = 2x + 5

例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.arange(1,11)
y = 2 * x + 5
plt.title("Matplotlib demo")
plt.xlabel("x axis caption")
plt.ylabel("y axis caption")
plt.plot(x,y)
plt.show()

ndarrayオブジェクトxは、* x軸*の値として np.arange（）function から作成されます。 * y軸*の対応する値は、別の ndarrayオブジェクトy に保存されます。これらの値は、matplotlibパッケージのpyplotサブモジュールの* plot（）*関数を使用してプロットされます。

グラフィック表示は、* show（）*関数によって表示されます。

上記のコードは、次の出力を生成する必要があります-

Matplotlibデモ

線形グラフの代わりに、* plot（）*関数にフォーマット文字列を追加することにより、値を個別に表示できます。次のフォーマット文字を使用できます。

Sr.No.	Character & Description
1	'-' 実線スタイル
2	'--' 破線のスタイル
3	'-.' 一点鎖線スタイル
4	':' 点線スタイル
5	'.' ポイントマーカー
6	',' ピクセルマーカー
7	'o' サークルマーカー
8	'v' Triangle_downマーカー
9	'^' Triangle_upマーカー
10	'<' Triangle_leftマーカー
11	'>' Triangle_rightマーカー
12	'1' Tri_downマーカー
13	'2' トライアップマーカー
14	'3' Tri_leftマーカー
15	'4' Tri_rightマーカー
16	's' スクエアマーカー
17	'p' 五角形マーカー
18	'''* スターマーカー
19	'h' Hexagon1マーカー
20	'H' Hexagon2マーカー
21	'+' プラスマーカー
22	'x' Xマーカー
23	'D' ダイヤモンドマーカー
24	'd' Thin_diamondマーカー
25	*'
'* Vlineマーカー	26

次の色の略語も定義されています。

Character	Color
'b'	Blue
'g'	Green
'r'	Red
'c'	Cyan
'm'	Magenta
'y'	Yellow
'k'	Black
'w'	White

上記の例の線の代わりに、点を表す円を表示するには、plot（）関数のフォーマット文字列として*“ ob” *を使用します。

例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.arange(1,11)
y = 2 * x + 5
plt.title("Matplotlib demo")
plt.xlabel("x axis caption")
plt.ylabel("y axis caption")
plt.plot(x,y,"ob")
plt.show()

上記のコードは、次の出力を生成する必要があります-

色の略語

正弦波プロット

次のスクリプトは、matplotlibを使用して*正弦波プロット*を生成します。

例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Compute the x and y coordinates for points on a sine curve
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.title("sine wave form")

# Plot the points using matplotlib
plt.plot(x, y)
plt.show()

サイン波

subplot（）

subplot（）関数を使用すると、同じ図にさまざまなものをプロットできます。次のスクリプトでは、*サイン*および*コサイン値*がプロットされています。

例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Compute the x and y coordinates for points on sine and cosine curves
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)
y_sin = np.sin(x)
y_cos = np.cos(x)

# Set up a subplot grid that has height 2 and width 1,
# and set the first such subplot as active.
plt.subplot(2, 1, 1)

# Make the first plot
plt.plot(x, y_sin)
plt.title('Sine')

# Set the second subplot as active, and make the second plot.
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y_cos)
plt.title('Cosine')

# Show the figure.
plt.show()

上記のコードは、次の出力を生成する必要があります-

サブプロット

バー（）

pyplotサブモジュール*は、棒グラフを生成する* bar（）関数を提供します。次の例では、2組の *x および y 配列の棒グラフを作成します。

例

from matplotlib import pyplot as plt
x = [5,8,10]
y = [12,16,6]

x2 = [6,9,11]
y2 = [6,15,7]
plt.bar(x, y, align = 'center')
plt.bar(x2, y2, color = 'g', align = 'center')
plt.title('Bar graph')
plt.ylabel('Y axis')
plt.xlabel('X axis')

plt.show()

このコードは、次の出力を生成する必要があります-

棒グラフ

Numpy-matplotlib

NumPy-Matplotlib

例

例

正弦波プロット

例

subplot（）

例

バー（）

例

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