2020年10月29日 - 流行の科学技術を勝手に追いかけるブログ人工知能仮想現実ブロックチェーン

グラフ　第２軸の作り方

matplotlibを使って２軸あるグラフを作成してみます。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as ple
%matplotlib inline

# サンプルデータ生成
np.random.seed(0)
time = np.arange(0,11)
values = np.random.randn(11).cumsum()
values2 = np.random.randn(11).cumsum() * 2

#枠を確保
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))

# サブプロットを使用する
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
ax1.scatter(time, values, label='test data')
ax1.plot(time, values, label='simulation')
ax1.set_xlabel('Time t / s')
ax1.set_ylabel('Value')
ax1.legend(loc='best')

# ここまでは同じ

# 第２軸を設定する
ax2 = ax1.twinx() #Timeを共通として第２軸を定義する　ツインメソド
ax2.scatter(time, values2, label='test data 2', color='blue', marker='x', )
ax2.plot(time, values2, label='simulation 2', color='blue')

# この時点ではグリッドが２軸分重なってしまっているので修正が必要
ax1.set_ylim([0, 10])
ax2.set_ylim([0, 10])
ax2.grid(False)

# 凡例がまだかぶっている
ax1.legend(bbox_to_anchor=(1.38, 0.8))
ax2.legend(bbox_to_anchor=(1.40, 0.5))

# グラフを保存する
plt.tight_layout()
plt.savefig('data/fig_001.png', dpi=300)

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as ple

%matplotlib inline

# サンプルデータ生成

np.random.seed(0)

time = np.arange(0,11)

values = np.random.randn(11).cumsum()

values2 = np.random.randn(11).cumsum() * 2

#枠を確保

fig = plt.figure(figsize=(10, 5))

# サブプロットを使用する

ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)

ax1.scatter(time, values, label='test data')

ax1.plot(time, values, label='simulation')

ax1.set_xlabel('Time t / s')

ax1.set_ylabel('Value')

ax1.legend(loc='best')

# ここまでは同じ

# 第２軸を設定する

ax2 = ax1.twinx() #Timeを共通として第２軸を定義する　ツインメソド

ax2.scatter(time, values2, label='test data 2', color='blue', marker='x', )

ax2.plot(time, values2, label='simulation 2', color='blue')

# この時点ではグリッドが２軸分重なってしまっているので修正が必要

ax1.set_ylim([0, 10])

ax2.set_ylim([0, 10])

ax2.grid(False)

# 凡例がまだかぶっている

ax1.legend(bbox_to_anchor=(1.38, 0.8))

ax2.legend(bbox_to_anchor=(1.40, 0.5))

# グラフを保存する

plt.tight_layout()

plt.savefig('data/fig_001.png', dpi=300)

Python3: 3Dプロット from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

3Dプロットのやりかたです。

モジュールは

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
%matplotlib notebook

を使っていきます。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
%matplotlib notebook

# サンプルデータ：粒子のブラウン運動を模擬
x = np.random.randn(100).cumsum() #1ステップ毎に移動していく状態を累積cumsumで表現
y = np.random.randn(100).cumsum()
z = np.random.randn(100).cumsum()
value = np.random.randn(100).cumsum()

# ggplotのスタイルを使用する
plt.style.use('ggplot')

# 枠を確保
fig = plt.figure()

# figを 3Dへ 変換
ax = Axes3D(fig)
ax.plot(x, y, z, label='particle moving', color ='black')

# カラーバー
mappable = ax.scatter(x, y, z, c=value, cmap='bwr')
fig.colorbar(mappable, ax=ax)

# タイトル　ラベルを設定
ax.set_title('title')
ax.set_xlabel('xlabel')
ax.set_ylabel('ylabel')
ax.set_zlabel('zlabel')

# 凡例を設定
ax.legend()

# リミットを設定
ax.set_xlim(-10, +10)
ax.set_ylim(-10, +10)
ax.set_zlim(-10, +10)

# グリッドを表示
ax.grid(True)
plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

%matplotlib notebook

# サンプルデータ：粒子のブラウン運動を模擬

x = np.random.randn(100).cumsum() #1ステップ毎に移動していく状態を累積cumsumで表現

y = np.random.randn(100).cumsum()

z = np.random.randn(100).cumsum()

value = np.random.randn(100).cumsum()

# ggplotのスタイルを使用する

plt.style.use('ggplot')

# 枠を確保

fig = plt.figure()

# figを 3Dへ変換

ax = Axes3D(fig)

ax.plot(x, y, z, label='particle moving', color ='black')

# カラーバー

mappable = ax.scatter(x, y, z, c=value, cmap='bwr')

fig.colorbar(mappable, ax=ax)

# タイトル　ラベルを設定

ax.set_title('title')

ax.set_xlabel('xlabel')

ax.set_ylabel('ylabel')

ax.set_zlabel('zlabel')

# 凡例を設定

ax.legend()

# リミットを設定

ax.set_xlim(-10, +10)

ax.set_ylim(-10, +10)

ax.set_zlim(-10, +10)

# グリッドを表示

ax.grid(True)

plt.show()

ディレクトリの作成　削除

import os

#ディレクトリ作成
os.mkdir('test')

#ディレクトリ削除
os.rmdir('test')

import os

#ディレクトリ作成

os.mkdir('test')

#ディレクトリ削除

os.rmdir('test')

カレントディレクトリのテキストファイルのリストを作成する方法、リスト内包表記

# カレントディレクトリのテキストファイルのリストを作成する方法

import os

cwd_path =os.getcwd()

text_list = []
for i, j in enumerate(os.listdir(cwd_path)):
    if j[-4:] == '.txt':
        text_list.append([i,j])
    
text_list

# カレントディレクトリのテキストファイルのリストを作成する方法

import os

cwd_path =os.getcwd()

text_list = []

for i, j in enumerate(os.listdir(cwd_path)):

if j[-4:] == '.txt':

text_list.append([i,j])

text_list

リスト内包表記を使うと3行が1行に短縮できる

#リスト内包表記
nums = []
for i in range(11):
    nums.append(i**2)
nums

nums2 = [i**2 for i in range(11)]
nums2

#リスト内包表記

nums = []

for i in range(11):

nums.append(i**2)

nums

nums2 = [i**2 for i in range(11)]

nums2

リスト内包表記を使って、テキ

import os

files = os.listdir()
txt_files = [i for i in files if i[-4:] == '.txt']
txt_files

import os

files = os.listdir()

txt_files = [i for i in files if i[-4:] == '.txt']

txt_files

ストファイルのみを抽出してみる

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