検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルmatplotlib描画を使ったPythonの詳しい解説

matplotlib描画を使ったPythonの詳しい解説

Oct 18, 2016 pm 02:12 PM
matplotlibpython描画詳しい説明

Matplotlib は、Python で最も有名な描画ライブラリであり、対話型描画に非常に適した matlab に似た一連のコマンド API を提供します。また、描画コントロールとして簡単に使用したり、GUI アプリケーションに埋め込んだりすることもできます。ドキュメントは非常に充実しており、ギャラリー ページには何百ものサムネイルがあり、それらを開くとすべてソース プログラムが含まれています。したがって、特定の種類の図を描画する必要がある場合は、このページを参照/コピー/ペーストするだけで基本的に作業は完了します。

この記事では、matplotlib を使用して、最も単純なバーから複雑なバーまでを段階的に構築します。最も単純なバーは何ですか? 次のステートメントを見れば、それがどれほど単純であるかがわかります:

import matplotlib.pyplot as plt 
  
plt.bar(left = 0,height = 1)
plt.show()

実行効果:

matplotlib描画を使ったPythonの詳しい解説

はい、これは私がこれまで見た中で最も単純な描画ステートメントです。まず matplotlib.pyplot をインポートし、次にその bar メソッドを直接呼び出し、最後に show を使用して画像を表示しました。 bar の 2 つのパラメーターについて説明します。

left: 列の左端の位置。1 を指定すると、現在の列の左端の x 値は 1.0 になります。

height: これは高さです。列の Y 軸

left と height の値です。別の値 (この場合は列) を使用することに加えて、タプル (この場合はそれを表します) で置き換えることもできます。複数の長方形)。たとえば、次の例では、

import matplotlib.pyplot as plt
  
plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5))
plt.show()

matplotlib描画を使ったPythonの詳しい解説

left = (0,1) は、合計 2 つの長方形があり、最初の長方形の左端が 0 で、2 番目の長方形の左端が 0 であることを意味することがわかります。 2番目は1です。高さパラメータは同じです。

もちろん、これら 2 つの長方形は「太すぎる」と思われるかもしれません。この時点で、バーの幅パラメータを指定することで幅を設定できます。

import matplotlib.pyplot as plt
  
plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35)
plt.show()

matplotlib描画を使ったPythonの詳しい解説

このとき、x 軸と y 軸の説明を指定する必要があります。たとえば、X 軸は性別、Y 軸は人数です。実装も非常に簡単です。コードを見てください:

import matplotlib.pyplot as plt
  
plt.xlabel(u'性别')
plt.ylabel(u'人数')
plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35)
plt.show()

matplotlib描画を使ったPythonの詳しい解説

matplotlib は Unicode のみをサポートしているため、ここでは中国語に u を使用する必要があることに注意してください (3.0 以降では使用されないようです。私は 2.7 を使用しています)。次に、X 軸上の各バーを示します。たとえば、1 番目は「男性」、2 番目は「女性」です。

import matplotlib.pyplot as plt
  
plt.xlabel(u'性别')
plt.ylabel(u'人数')
  
plt.xticks((0,1),(u'男',u'女'))
  
plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35)
  
plt.show()

matplotlib描画を使ったPythonの詳しい解説

plt.xticks の使用法は、前に説明した left と height の使用法に似ています。複数のバーがある場合、それは複数の次元のタプルです。 1 つ目はテキストの場所、2 つ目は特定のテキストの説明です。しかし、ここには明らかに問題があります。指定した位置は多少「オフセット」されており、理想的な状態は各長方形の中央にあるはずです。 (0,1)=>( (0+0.35)/2, (1+0.35)/2) と変更することもできますが、これはさらに面倒です。 barメソッドでalign="center"を直接指定することでテキストを中央揃えにすることができます

import matplotlib.pyplot as plt
  
plt.xlabel(u'性别')
plt.ylabel(u'人数')
  
plt.xticks((0,1),(u'男',u'女'))
  
plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center")
  
plt.show()

matplotlib描画を使ったPythonの詳しい解説

次に、アイコンにタイトルを追加することもできます。

plt.title(u"性别比例分析")

matplotlib描画を使ったPythonの詳しい解説

もちろん、凡例も不可欠です:

import matplotlib.pyplot as plt
  
plt.xlabel(u'性别')
plt.ylabel(u'人数')
  
  
plt.title(u"性别比例分析")
plt.xticks((0,1),(u'男',u'女'))
rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center")
  
plt.legend((rect,),(u"图例",))
  
plt.show()

matplotlib描画を使ったPythonの詳しい解説

ここでの凡例メソッド、内部のパラメータはタプルである必要があることに注意してください。凡例が 1 つしかない場合でも、正しく表示されません。

次に、各長方形の特定の点 Y 値をマークすることもできます。ここでは、一般的なメソッドを使用する必要があります:

def autolabel(rects):
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.03*height, '%s' % float(height))

plt.text のパラメータは、x 座標、y 座標、および表示されるテキストです。したがって、呼び出しコードは次のとおりです。

import matplotlib.pyplot as plt
  
def autolabel(rects):
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.03*height, '%s' % float(height))
  
plt.xlabel(u'性别')
plt.ylabel(u'人数')
  
  
plt.title(u"性别比例分析")
plt.xticks((0,1),(u'男',u'女'))
rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center")
  
plt.legend((rect,),(u"图例",))
autolabel(rect)
  
plt.show()

matplotlib描画を使ったPythonの詳しい解説

この時点で、グラフィックは基本的に完成していますが、上部近くに長方形があり、あまり見栄えがよくないことがわかります。ある程度距離を置いて出た方が良いでしょう。この設定に特有のプロパティは見つかりませんでした。ただし、ちょっとしたコツを使ってやりました。 bar 属性の yerr パラメータです。このパラメータが設定されると、対応する四角形に垂直線が表示されます。これが何を意味するのかはわかりません。ただし、この値を非常に小さい値に設定すると、上のスペースは自動的に空けられます。図に示すように:


rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center",yerr=0.000001)

matplotlib描画を使ったPythonの詳しい解説

左側と右側については、空白を残すことができるかどうかわかりません(xerrパラメータが機能しません)


声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonと時間:勉強時間を最大限に活用するPythonと時間:勉強時間を最大限に活用するApr 14, 2025 am 12:02 AM

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Python:ゲーム、GUIなどPython:ゲーム、GUIなどApr 13, 2025 am 12:14 AM

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Python vs. C:比較されたアプリケーションとユースケースPython vs. C:比較されたアプリケーションとユースケースApr 12, 2025 am 12:01 AM

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間のPython計画:現実的なアプローチ2時間のPython計画:現実的なアプローチApr 11, 2025 am 12:04 AM

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Python:主要なアプリケーションの調査Python:主要なアプリケーションの調査Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間でどのくらいのPythonを学ぶことができますか?2時間でどのくらいのPythonを学ぶことができますか?Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

プロジェクトの基本と問題駆動型の方法で10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?プロジェクトの基本と問題駆動型の方法で10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?Apr 02, 2025 am 07:18 AM

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

MantisBT

MantisBT

Mantis は、製品の欠陥追跡を支援するために設計された、導入が簡単な Web ベースの欠陥追跡ツールです。 PHP、MySQL、Web サーバーが必要です。デモおよびホスティング サービスをチェックしてください。

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

SublimeText3 英語版

SublimeText3 英語版

推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強力な PHP 統合開発環境