matplotlib 概要

Python の画像処理ライブラリ。

anatomy

（Usage Guide より）

使い方

$ pip install matplotlib

種々の描画

折れ線

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 1.4, 0.01)
y1 = x ** 2
y2 = x ** 3

# グラフのタイトル
plt.title('The Title')
# X軸, Y軸のラベル
plt.xlabel('value of $x$')
plt.ylabel('value of $y$')
# X軸, Y軸の描画範囲
plt.xlim(0, 2.0)
plt.ylim(0, 3.5)
# 目盛りの設定
plt.xticks([0.1, 0.2, 0.4, 0.8, 1.6])
plt.yticks(np.arange(0, 3.0, 0.15))
# 線の色, 線の太さ, 凡例
plt.plot(x, y1, color='blue', linewidth=1.0, label='$x^2$')
plt.plot(x, y2, color='red',  linewidth=2.0, label='$x^3$')
# 凡例を表示させる
plt.legend()
# グリッドを表示させる
plt.grid()

plt.show()

散布図

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

N = 1000
r = np.random.rand(N)
theta = np.random.rand(N) * np.pi * 2
plt.scatter(r*np.cos(theta), r*np.sin(theta), s=2.0, label='foo')
plt.legend()
plt.show()

ヒストグラム

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

N = 1000
x = np.random.randn(N)
plt.hist(x, bins=20, label='hoge')
plt.legend()
plt.show()

plt.hist のパラメータは以下の通り

パラメータ 説明
bins 階級幅の設定
・整数を指定：指定された本数のバーを描画
・数値の配列を指定：各数値を切れ目とするヒストグラムを描画
histtype ヒストグラムのタイプ。
‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’
density True を設定すると、実際の度数ではなく分布密度を描画

塗りつぶし

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(-4.0, 4.0, 0.01)
y1 = np.sin(x+1)
y2 = np.sin(x)
y3 = 0.2 * x

plt.plot(x, y1, color='black')
plt.plot(x, y2, color='black')
plt.plot(x, y3, color='black')
plt.fill_between(x, y1, y2, facecolor='red', alpha=0.3, label='foo')
plt.fill_between(x, y2, y3, facecolor='red', alpha=0.7, label='bar', where=(x>0)&(y3<y2))
plt.grid()
plt.show()

plt.plot(y1, x, color='black')
plt.plot(y2, x, color='black')
plt.plot(y3, x, color='black')
plt.fill_betweenx(x, y1, y2, facecolor='red', alpha=0.3, label='foo')
plt.fill_betweenx(x, y2, y3, facecolor='red', alpha=0.7, label='bar', where=(x>0)&(y3<y2))
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

ヒートマップ

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(-8, 8, 0.1)
y = np.arange(-5, 5, 0.1)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
z = np.exp(-((xx-1)**2+(yy-2)**2)/8.0)

plt.imshow(z, aspect=1.0, cmap='viridis')
plt.colorbar()  # カラーバーを横に付ける
plt.show()
  • aspect
    • aspect=1.0 で縦横比等倍
    • aspect='auto' で自動調整

imshow

等高線

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(-5, 5, 0.1)
y = np.arange(-5, 5, 0.1)
x, y = np.meshgrid(x, y)
z = 2*np.exp(-((x+3)**2+y**2)/2) - np.exp(-((x-2)**2+(y-2)**2)/2) - 2*np.exp(-((x-2)**2+(y+2)**2)/2)

plt.contour(x, y, z, 20)
plt.show()

cs = plt.contour(x, y, z, 20)
plt.clabel(cs, inline=1, fontsize=10)
plt.show()

plt.contourf(x, y, z, 20, cmap='gray')
plt.show()

円グラフ

from matplotlib import pyplot as plt

labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
sizes = [5, 4, 3, 2, 1]
colors = ['r', 'g', 'b', 'm', 'c']

plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.2f%%')
plt.show()

plt.pie(sizes, radius=1, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.2f%%', wedgeprops=dict(width=0.3, edgecolor='w'))
plt.show()

表付きグラフ

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

values = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]]
collabels = ['A', 'B', 'C', 'D']
rowlabels = ['a', 'b']
plt.plot(np.arange(0, 10, 0.1), np.arange(0, 10, 0.1))
plt.table(cellText=values, rowLabels=rowlabels, colLabels=collabels, loc='top')
plt.show()

3次元

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# データ作成：直線
N = 100
x_line = np.linspace(-15, 15, N)
y_line = 2.0 * x / 3.0
z_line = np.zeros(N)

# データ作成：平面
XX, YY = np.meshgrid(np.linspace(-10, 10, N), np.linspace(-10, 10, N))
x_plane = XX.flatten()
y_plane = YY.flatten()
z_plane = x_plane - y_plane

# 描画
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.set_xlabel('$X$')
ax.set_ylabel('$Y$')
ax.set_zlabel('$Z$')
ax.scatter(x_plane, y_plane, z_plane, s=0.01, c='blue')
ax.plot(x_line, y_line, z_line, c='orange')
ax.scatter(0, 0, 0, c='black', marker='o')
plt.show()

Figure_1

装飾

グリッド

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = x**2

# デフォルト
plt.plot(x, y)
plt.grid()
plt.show()

# 属性変更
plt.plot(x, y)
plt.grid(color='red', linestyle='dotted', linewidth=2, alpha=0.5)
plt.show()
デフォルト 属性変更
Figure_1 Figure_2

グラフの配置

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(figsize=(9, 6))  # 描画範囲全体のサイズを設定（ヨコ, タテ）
plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4)  # グラフ間の余白の大きさ
x = np.array(range(100))/100.0
for i in range(2):
	for j in range(3):
		y = x*i + j
		n = i*3+j+1
		plt.subplot(2, 3, n)  # 2行3列のn番目のグラフを描画
		plt.title('$y = {}x + {}$'.format(i, j))
		plt.ylim([-0.5, 3.5])
		plt.plot(x, y)

plt.show()

Figure_1

以下の書き方でも同じことができる。

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(2, 3, figsize=(9, 6))
plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4)
x = np.array(range(100))/100.0
for i in range(2):
	for j in range(3):
		y = x*i + j
		ax[i][j].set_title('$y = {}x + {}$'.format(i, j))
		ax[i][j].set_ylim([-0.5, 3.5])
		ax[i][j].plot(x, y)

plt.show()

Tips

自動で順番に割り当てられる色の一覧

以下のコマンドで取得できる。

color_names = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']
# ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf']

線・点のスタイル

線のスタイル：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 10.0+1, 1.0)
y = x * 0.2
linestyles = [
    'solid', 'dashed', 'dotted', 'dashdot',
    (0, (1, 10)),
    (0, (5, 10)),
    (0, (5, 1)),
    (0, (3, 10, 1, 10)),
    (0, (3, 1, 1, 1)),
    (0, (3, 5, 1, 5, 1, 5)),
    (0, (3, 10, 1, 10, 1, 10)),
    (0, (3, 1, 1, 1, 1, 1))
]
for style in linestyles:
    plt.plot(x, y, linestyle=style, label='{}'.format(style))
    y += 1.0
plt.legend(ncol=1, bbox_to_anchor=(1.05, 0.93, 0.5, .100))
plt.show()

点のスタイル：

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D
import numpy as np

x, y = np.array([0]), np.array([0])
cnt = 0
for k, v in Line2D.markers.items():
    if cnt%10 == 0:
        x = 0
        y += 1
    x += 1
    plt.scatter(x, y, marker=k, label='{} {}'.format(k, v))
    cnt += 1
plt.legend(ncol=3, bbox_to_anchor=(1.05, 0.93, 0.5, .100))
plt.show()

凡例の位置調整

日本語フォント

デフォルト設定だと日本語フォントは文字化けする。
グラフに日本語を表示するには、ttf ファイルを読み込んで使う。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt, font_manager
fp = font_manager.FontProperties(fname='/System/Library/Fonts/ヒラギノ丸ゴ ProN W4.ttc')
plt.title('日本語フォント', fontproperties=fp)

x = np.array(range(10))
y = x ** 2
plt.plot(x, y)
plt.show()

xlabel, ylabel が見切れるのを防ぐ

plt.rcParams['figure.subplot.left'] = 0.15    # default: 0.125
plt.rcParams['figure.subplot.bottom'] = 0.13  # default: 0.11