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2020年09月27日

python：matplotlibの覚書：散布図

matplotlibとは


pythonの標準ライブラリでグラフの描画に利用する

matplotlib使い方


よく使うグラフの簡単な使い方を記載しておく。

参考：公式サイトの描画例


幅広い描画方法を記載してあるため、参考になる。
サイトリンク

散布図

基本

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts= , edgecolors=None, *, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)
リファレンス

  • x ：float または array
    　描画するx軸の項目。

  • y ：float または array
    　描画するy軸の項目。

  • s ：float または array
    　デフォルト値は2。描画するマーカのサイズ。

  • c ：color または colorリスト
    　マーカの塗りつぶし色。

    • 描画例

    ■基本的な描画


    matplot_scactter_sample_2.png
    ■描画サンプルコード
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    # 散布図のシード値
    np.random.seed(19680801)

    # 描画用のランダムデータを作成
    x = np.random.randn(1000)
    y = np.random.randn(1000)

    # 軸の設定
    left, width = 0.1, 0.8
    bottom, height = 0.1, 0.8
    spacing = 0.005

    rect_scatter = [left, bottom, width, height]

    # 描画サイズの設定
    plt.figure(figsize=(8, 8))

    ax_scatter = plt.axes(rect_scatter)
    ax_scatter.tick_params(direction='in', top=True, right=True)

    # 散布図の設定
    ax_scatter.scatter(x, y)

    plt.show()

    ■ヒストグラム付きの散布図


    matplot_scactter_sample_1.png
    ■描画サンプルコード
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    # Fixing random state for reproducibility
    np.random.seed(19680801)

    # the random data
    x = np.random.randn(1000)
    y = np.random.randn(1000)

    # definitions for the axes
    left, width = 0.1, 0.65
    bottom, height = 0.1, 0.65
    spacing = 0.005

    rect_scatter = [left, bottom, width, height]
    rect_histx = [left, bottom + height + spacing, width, 0.2]
    rect_histy = [left + width + spacing, bottom, 0.2, height]

    # 描画位置の指定
    plt.figure(figsize=(8, 8))

    ax_scatter = plt.axes(rect_scatter)
    ax_scatter.tick_params(direction='in', top=True, right=True)
    ax_histx = plt.axes(rect_histx)
    ax_histx.tick_params(direction='in', labelbottom=False)
    ax_histy = plt.axes(rect_histy)
    ax_histy.tick_params(direction='in', labelleft=False)

    # 描画する散布図データ
    ax_scatter.scatter(x, y)

    # 描画サイズを指定する
    binwidth = 0.25
    lim = np.ceil(np.abs([x, y]).max() / binwidth) * binwidth
    ax_scatter.set_xlim((-lim, lim))
    ax_scatter.set_ylim((-lim, lim))

    bins = np.arange(-lim, lim + binwidth, binwidth)
    ax_histx.hist(x, bins=bins)
    ax_histy.hist(y, bins=bins, orientation='horizontal')

    ax_histx.set_xlim(ax_scatter.get_xlim())
    ax_histy.set_ylim(ax_scatter.get_ylim())

    plt.show()
posted by androidprogramblog at 19:00 | Comment(0) | TrackBack(0) | Python

2020年09月25日

python：matplotlibの覚書：棒グラフ

matplotlibとは


pythonの標準ライブラリでグラフの描画に利用する

matplotlib使い方


よく使うグラフの簡単な使い方を記載しておく。

参考：公式サイトの描画例


幅広い描画方法を記載してあるため、参考になる。
サイトリンク

棒グラフ

基本

matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.5, bottom=None, align='center', **kwargs)
 リファレンス

  • x ：float または array
    　棒グラフで描画するx軸の項目。

  • height ：float または array
    　各棒グラフの高さ。

  • width ：float または array
    　デフォルト値は0.8。各棒グラフの幅。

  • bottom ：float または array
    　デフォルト値は0。

  • align ：['center', 'edge']
    　デフォルト値は'center'。各棒グラフのボトム（下側）の値

  • **kwargs
    　その他の設定項目。

  • color ：color または colorリスト
    　棒グラフの塗りつぶし色

  • edgecolor ：color または colorリスト
    　棒グラフの枠色

  • xerr, yerr ：float または array(形状は(N,)または(2,N)形状。)
    　誤差分散値


描画例

■基本的な描画


matplot_bar_sample_1.png
■描画サンプルコード
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
men_means = [20, 34, 30, 35, 27]

x = np.arange(len(labels)) # ラベル位置
width = 0.5 # 棒グラフの幅

fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x, men_means, width, label='Men')

# ラベルとタイトルのセット
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()

■グループ描画


matplot_bar_sample_2.png
■描画サンプルコード（基本との差分を赤字）
　棒グラフの幅を半分にして、横位置をグラフ幅の半分だけ左右にずらして描画している。ずらす量を調整することで、3グループ以上も描画可能。
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
men_means = [20, 34, 30, 35, 27]
women_means = [25, 32, 34, 20, 25]

x = np.arange(len(labels)) # ラベル位置
width = 0.3 # 棒グラフの幅

fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar( x - width/2 , men_means, width, label='Men')
rects2 = ax.bar(x + width/2, women_means, width, label='Women')
# ラベルとタイトルのセット
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()

■積み上げグラフの描画


matplot_bar_sample_3.png
■描画サンプルコード（基本との差分を赤字）
　積み上げる棒グラフの底（bottom）に他方のグラフの高さを設定する。
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
men_means = [20, 34, 30, 35, 27]
women_means = [25, 32, 34, 20, 25]

x = np.arange(len(labels)) # ラベル位置
width = 0.5 # 棒グラフの幅

fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(, men_means, width, label='Men')
rects2 = ax.bar(x, women_means, width, label='Women',bottom=men_means)
# ラベルとタイトルのセット
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()

■横向きの棒グラフの描画


matplot_bar_sample_1.png
■描画サンプルコード
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
men_means = [20, 34, 30, 35, 27]

x = np.arange(len(labels)) # ラベル位置
width = 0.5 # 棒グラフの幅

fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax. barh (x, men_means, width, label='Men')

# ラベルとタイトルのセット
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax. set_yticks (x)
ax. set_yticklabels (labels)
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()
posted by androidprogramblog at 20:00 | Comment(0) | TrackBack(0) | Python
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