2013年6月2日日曜日

[Python] matplotlib

matplotlibはPythonのグラフを描画できるライブラリです.
以下に描画例を示します.

まずは,プログラムの解説です.

# 描画する方程式を設定するためにNumPyをnpでインポートします.

import numpy as np

# グラフを描画するためにmatplotlibのpyplotをpltでインポートします.

import matplotlib.pyplot as plt

# x軸の領域と精度を設定し,x軸の準備を行います.

x = np.arange(-3, 3, 0.1)

# 各方程式のy軸の準備を行います.

y_sin = np.sin(x)
x_rand = np.random.rand(100) * 6 - 3

y_rand = np.random.rand(100) * 6 - 3

# figureオブジェクトを作成します.

plt.figure()

# 1つのグラフで描画する設定を行います.

plt.subplot(1, 1, 1)

# 各方程式の線型,マーカー,ラベルを設定し,プロットを行います.
# 線型図のプロット

plt.plot(x, y_sin, marker='o', markersize=5, label='line')

# 散布図のプロット

plt.scatter(x_rand, y_rand, label='scatter')

# 凡例表示の設定

plt.legend()

# グリッド線の設定

plt.grid(True)

# グラフの表示

plt.show()

実行結果は以下のようになります.
繰り返しになりますが,上のグラフを描画するためのコードは以下のようになります.

#  import NumPy with np to set up the equation to draw
import numpy as np

# import pyplot of matplotlib with plt to draw a graph
import matplotlib.pyplot as plt

# Prepare the x axis by setting the area and precision of the x axis
x = np.arange(-3, 3, 0.1)

# Prepare the y axis for each equation.
y_sin = np.sin(x)
x_rand = np.random.rand(100) * 6 - 3
y_rand = np.random.rand(100) * 6 - 3

# Create a figure object.
plt.figure()

# Make settings to draw with one graph.
plt.subplot(1, 1, 1)

# Set the linearity, marker, label of each equation and plot.
# Plot a linear diagram
plt.plot(x, y_sin, marker='o', markersize=5, label='line')

# Plot of scatter plot
plt.scatter(x_rand, y_rand, label='scatter')

# Legend display setting
plt.legend()

# Setting the grid lines
plt.grid(True)

# Display graph
plt.show()

上記のプログラムをxxx.py などという名前で保存して,以下のように実行するとグラフが描かれます.
$ Python xxx.py

0 件のコメント :

コメントを投稿