matplotlibで軸を制御する - ぱたへね
グラフを書くときの軸の設定です。 プロット範囲をmatplotlibに任せるには、'auto'、'equal'、'tight'、'scaled'のどれかを引数にして、axis関数を呼び出します。 xticks,yticksを使えば、座標軸に文字列を使ったり、グリッドの間隔を指定できます。 サンプル画像 ソースファイル # -*- coding: utf-8 -*- from pylab import * R = 1.2 A = 1.2 I1 = arange(0,2*pi,0.01) I2 = arange(0,4*pi,0.01) axis_options = ['auto', 'equal', 'tight', 'scaled'] def plot_circle(n): opt = axis_options[n] subplot(2,2,n) title(opt) plot(A * s
matplotlibによる線種や色などの指定方法
matplotlibの線の色、線種、線幅の指定方法を記しておく。 線の色はplot上で、青なら"b"、緑なら"g"のように指定する。ここでは、白い線を見せるために背景を灰色にしている。 以下、図の作成に使ったソースコード。 from pylab import * axes(axisbg="#777777") # 背景を灰色に. x = arange(-20, 20, 0.3) plot(x+1, x, "b") # 青. plot(x+2, x, "g") # 緑. plot(x+3, x, "r") # 赤. plot(x+4, x, "c") # シアン. plot(x+5, x, "m") # マゼンタ. plot(x+6, x, "y") # 黄. plot(x+7, x, "k") # 黒. plot(x+8, x, "w") # 白. plot(x+9, x, color="#
Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 2.0.0 documentation
Matplotlib: Visualization with Python Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in Python. Matplotlib makes easy things easy and hard things possible. Create publication quality plots. Make interactive figures that can zoom, pan, update. Customize visual style and layout. Export to many file formats. Embed in JupyterLab and Graphical User I
matplotlibで等高線やら何やらのプロット - たこ焼き食べた.net
今回は等高線や、疑似カラープロット(？)に挑戦です。 今までと違い、x, yのデータの他にz方向のデータを持っています。 以前のお話はこちら matplotlibでグラフを書く - たこ焼き食べた.net 疑似カラープロット(？) 行列の作り方 これは以下の等高線などでも使う知識なので重要です。 今回挑戦するx, y, zの3軸の情報を持つグラフは、今までと若干行列の与え方が異なります。 例えば、5*5の行列をプロットするとすると以下の行列が必要となります。 このように、x, y, zがそれぞれ、5*5の情報を持つ必要があります。 通常、x, y, zは x = arange(5) y = arange(5) Z = array([[24, 32, 12, 16, 21], [23, 24, 25, 26, 27], [43, 36, 32, 26, 25], [30, 32, 25, 2
matplotlibを使う - たこ焼き食べた.net
前回は、numpyで行列を扱いました。 今回は、matploblibで折れ線グラフを書きます。 軸の名前とか色とかそういうグラフの体裁周りの話はまた今度書きます。 他のヒストグラムとかも次回にします。 以前のお話はこちら matplotlibでグラフを書く - たこ焼き食べた.net はじめに(pylabとmatplotlib) グラフの描画にはmatplotlibというライブラリを用います。 これには、pylabというモジュールが用意されています。 これは、 matplotlib.pyplot内にあるプロット用の関数 numpyの関数 matplotlib.mlabにある関数 を提供しているので非常に使い勝手が良いです。 というわけで、ここから先、しばらくは、 from pylab import * としてpylabをインポートしていきます。 matplotlibのサンプルを見ていると、
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