可視化の基本 matplotlibです。
貼っておきます。
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# matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.style #ggplotを使用する matplotlib.style.use('ggplot') # MATLABスタイル matplotlib.style.use('ggplot') x = [0,1,2,3,4] y = [0,1,2,4,8] plt.plot(x,y) plt.title('MATLAB-STYLE') Text(0.5,1,'MATLAB-STYLE') # オブジェクト指向スタイル x = [0,1,2,3,4] y = [0,1,2,4,8] #スタイルの指定は matplotlib.style.available で確認できる matplotlib.style.use('ggplot') # ２行２列のプロットを用意する fig, axes = plt.subplots(nrows=2,ncols=2) # １行１列にプロットする axes[0,0].plot(x, y, label='legend_001') axes[0,0].legend(loc='best') # 凡例 外配置は loc='bbox_to_anchor' # 個別のグラフ axes を装飾する axes[0,0].set_title('axes[0,0].set_title') # タイトル axes[0,0].set_xlabel('axes[0,0].set_xlabel') # x軸ラベル axes[0,0].set_ylabel('axes[0,0].set_ylabel') # y軸ラベル # 全体 fig を装飾する fig.suptitle('fig.suptitle') # グラフを保存する fig.savefig('data/savefig.png') # グラフを表示する plt.show() # 縦棒グラフ ax.bar fig, axes = plt.subplots(1,2) matplotlib.style.use('ggplot') x = [0,1,2] y = [2,4,5] # x軸ラベルを任意のラベルにする labels = ['label_0','label_1','label_2'] axes[0].bar(x, y, tick_label=labels) plt.show() # 横棒グラフ ax.barh fig, axes = plt.subplots(1,2) matplotlib.style.use('ggplot') x = [0,1,2] y = [2,4,5] # x軸ラベルを任意のラベルにする labels = ['label_0','label_1','label_2'] axes[0].barh(x, y, tick_label=labels) plt.show() # 縦棒グラフ ２本並べる ax.bar fig, axes = plt.subplots(1,2) matplotlib.style.use('ggplot') x1 = [0,1,2] y1 = [2,4,5] y2 = [3,5,7] # x軸ラベルを任意のラベルにする labels = ['label_0','label_1','label_2'] # 棒の幅を決める y1 width = 0.4 axes[0].bar(x1, y1, tick_label=labels, width=width, label='y1') axes[0].legend(loc='best') # 棒の幅の分をx軸の正方向にずれた位置に y2 の棒グラフを書く x2 = [i + width for i in x1] axes[0].bar(x2, y2, tick_label=labels, width=width, label='y2') axes[0].legend(loc='best') plt.show() # 積み上げ棒グラフ fig, axes = plt.subplots(1,2) matplotlib.style.use('ggplot') x = [0,1,2] y1 = [2,4,5] y2 = [3,5,7] # x軸ラベルを任意のラベルにする labels = ['label_0','label_1','label_2'] # y1とy2 を足した y_total = y1 + y2 を作成する y_total = [i + j for i, j in zip(y1, y2)] # y_total の上に y2 で塗りつぶし、残りの部分を y1 と見立てる axes[0].bar(x,y_total, tick_label=labels, label='y1') axes[0].legend(loc='best') axes[0].bar(x,y2, tick_label=labels, label='y2') axes[0].legend(loc='best') plt.show() # 散布図 fig, ax = plt.subplots() # ランダム値を生成 import numpy as np np.random.seed(0) x = np.random.randn(1000) y = np.random.randn(1000) # 各種マーカーを使用してみる ax.scatter(x[0:100], y[0:100], marker='v', label='triangle down', color='red') ax.scatter(x[100:200], y[100:200], marker='^', label='triangle up', color='blue') ax.scatter(x[200:300], y[200:300], marker='s', label='square', color='green') ax.scatter(x[300:400], y[300:400], marker='*', label='star', color='yellow') ax.scatter(x[400:500], y[400:500], marker='x', label='x', color='black') ax.scatter(x[500:600], y[500:600], marker='+', label='+', color='cyan') plt.legend(loc='best') <matplotlib.legend.Legend at 0x176cffce710> # ヒストグラム np.random.seed(1) ave = 100 std = 15 x = np.random.normal(ave, std, 1000) fig, ax = plt.subplots() n, bins, patches = ax.hist(x, bins=20) plt.show() n # 各棒の度数 bins # 各棒の境界値 patches # 各棒の描画情報 <a list of 20 Patch objects> # ヒストグラム 横棒 np.random.seed(1) ave = 100 std = 15 x = np.random.normal(ave, std, 1000) fig, ax = plt.subplots() n, bins, patches = ax.hist(x, bins=20, orientation='horizontal') plt.show() # ヒストグラムを並べる np.random.seed(2) # 正規分布に従うデータを３つ用意する x0 = np.random.normal(10,10,1000) x1 = np.random.normal(10,20,1000) x2 = np.random.normal(10,30,1000) # ヒストグラムを書く fig, ax = plt.subplots() labels = ['x0', 'x1', 'x2'] ax.hist([x0,x1,x2],label=labels) plt.legend(loc='best') <matplotlib.legend.Legend at 0x176bad74470> # ヒストグラムを積み上げる np.random.seed(2) # 正規分布に従うデータを３つ用意する x0 = np.random.normal(10,10,1000) x1 = np.random.normal(10,20,1000) x2 = np.random.normal(10,30,1000) # ヒストグラムを書く fig, ax = plt.subplots() labels = ['x0', 'x1', 'x2'] ax.hist([x0,x1,x2],label=labels, stacked=True) plt.legend(loc='best') <matplotlib.legend.Legend at 0x176cfeeeef0> # 箱ひげ図 .boxplot # 正規分布に従うデータを３つ用意する np.random.seed(0) x0 = np.random.normal(10,10,1000) x1 = np.random.normal(10,20,1000) x2 = np.random.normal(10,30,1000) fig, ax = plt.subplots() labels = ['x0', 'x1', 'x2'] ax.boxplot([x0,x1,x2], labels=labels) plt.show() # 箱ひげ図.boxplot（横向き vert=False） # 正規分布に従うデータを３つ用意する np.random.seed(0) x0 = np.random.normal(10,10,1000) x1 = np.random.normal(10,20,1000) x2 = np.random.normal(10,30,1000) fig, ax = plt.subplots() labels = ['x0', 'x1', 'x2'] ax.boxplot([x0,x1,x2], labels=labels, vert=False) plt.show() # 円グラフ ちょっと斜め上から x = [3,5,7] labels = labels = ['x0', 'x1', 'x2'] fig, ax = plt.subplots() ax.pie(x, labels=labels) plt.show() # 円グラフ 真上から ax.axis('equal') x = [3,5,7] labels = labels = ['x0', 'x1', 'x2'] fig, ax = plt.subplots() ax.pie(x, labels=labels ) ax.axis('equal') # 真上から plt.show() # 円グラフ 真上から ax.axis('equal') # 12時(startangle=90) から 時計回り(counterclock=False) で # 影をつける shadow=True # %を入れる autopct='%1.2f%%' # 一部を切り離す explode x = [3,5,7] labels = labels = ['x0', 'x1', 'x2'] fig, ax = plt.subplots() explode =[0,0.1,0] # ２番めのデータだけ切り離す ax.pie(x, labels=labels, startangle=90, counterclock=False, shadow=True, autopct='%1.2f%%', explode=explode) ax.axis('equal') plt.show() # グラフを組み合わせる 棒グラフ-折れ線グラフ fig, ax = plt.subplots() x1 = [0,1,2,3] y1 = [1,3,5,7] x2 = [0,1,2,3] y2 = [10,8,20,10] ax.bar(x1, y1, label='y1') # 棒グラフ ax.bar() ax.plot(x2, y2, label='y2') # 折れ線グラフ ax.plot() ax.legend(loc='best') plt.show() # グラフを組み合わせる ヒストグラム-折れ線グラフ fig, ax = plt.subplots() # サンプルデータを生成する np.random.seed(0) x = np.random.randn(1000) # ヒストグラムを描く counts, edges, patches = ax.hist(x, bins=30) #中点を求める(何故かこれで求まるらしい) x_fit = (edges[:-1] + edges[1:])/ 2 y=1000 * np.diff(edges) *np.exp(-x_fit**2 / 2) np.sqrt(2 * np.pi) ax.plot(x_fit, y) plt.show() counts # array([ 9., 20., 70., 146., 217., 239., 160., 86., 38., 15.]) edges # array([-3.04614305, -2.46559324, -1.88504342, -1.3044936 , -0.72394379, # -0.14339397, 0.43715585, 1.01770566, 1.59825548, 2.1788053 , # 2.75935511]) array([-3.04614305, -2.46559324, -1.88504342, -1.3044936 , -0.72394379, -0.14339397, 0.43715585, 1.01770566, 1.59825548, 2.1788053 , 2.75935511]) edges[1:] array([-2.46559324, -1.88504342, -1.3044936 , -0.72394379, -0.14339397, 0.43715585, 1.01770566, 1.59825548, 2.1788053 , 2.75935511]) edges[:-1] array([-3.04614305, -2.46559324, -1.88504342, -1.3044936 , -0.72394379, -0.14339397, 0.43715585, 1.01770566, 1.59825548, 2.1788053 ]) # スタイル fig, ax = plt.subplots() # 色 color=名称'red' １６進数RGB'#0000FF' RGBAをfloatで ax.plot([0,1], [1,1], color='red') ax.plot([0,1], [2,2], color='#0000FF') ax.plot([0,1], [3,3], color=[0.2, 1.0, 0.2, 1.0]) plt.show() # 色 color=名称'red' １６進数RGB'#0000FF' RGBAをfloatで fig, ax = plt.subplots() # 棒グラフは color と edgecolor を設定できる ax.bar([1], [3], color='red') ax.bar([2], [4], color='cyan' , edgecolor='black') plt.show() # 線のスタイル 幅linewidth ラインスタイルlinestyle fig, ax = plt.subplots() ax.plot([0,1], [0,0]) ax.plot([0,1], [1,1], linewidth=1 ,linestyle='--') ax.plot([0,1], [2,2], linewidth=5 ,linestyle='-.') ax.plot([0,1], [3,3], linewidth=10 ,linestyle=':') plt.show() # フォント family, size, weght fig, ax = plt.subplots() ax.set_title('set_title', family='fantasy', size=20, weight='bold') ax.set_xlabel('set_xlabel', family='DejaVu Sans', size=30, weight='light') ax.set_ylabel('set_ylabel', family='monospace', size=25, weight='heavy') plt.show() # フォントはまとめてディクショナリにできる fig, ax = plt.subplots() fontdict = { 'family': 'fantasy', 'size': 20, 'weight': 'normal', } ax.set_title('set_title', fontdict=fontdict, size=40) ax.set_xlabel('set_xlabel', fontdict=fontdict) ax.set_ylabel('set_ylabel', fontdict=fontdict) plt.show() # グラフにテキストを描く fig, ax = plt.subplots() ax.text( 0, 0, 'text', size=10) ax.text(0.2, 0.2, 'text', size=20) ax.text(0.5, 0.5, 'text', size=30) ax.text(1.0, 1.0, 'text', size=40) plt.show() # 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Keita N
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