matplotlib 初歩的な使い方

またにしか使わず、すぐ忘れてしまうので備忘メモ。

目次

1. グラフ（log(x)）を表示（線）
2. グラフ（log(x)）を表示（点）
3. ラベルを設定
4. 表示範囲を指定
5. 補助線、目盛りの表示
6. グリッドの表示
7. 凡例を表示
8. 分割表示

グラフ（log(x)）を表示（線）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def main():
    x = np.arange(-10, 10, 0.1)
    plt.plot(x, np.log(x))
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

グラフ（log(x)）を表示（点）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def main():
    x = np.arange(-10, 10, 0.1)
    plt.scatter(x, np.log(x))
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

ラベルを設定

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def main():
    x = np.arange(-10, 10, 0.1)
    plt.plot(x, np.log(x))
    plt.title('y = log(x)')
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

表示範囲を指定

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def main():
    x = np.arange(-10, 10, 0.1)
    plt.plot(x, np.log(x))
    plt.xlim(0.0, 5.0)
    plt.ylim(0.0, 2.0)
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

補助線、目盛りの表示

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def main():
    x = np.arange(-10, 10, 0.1)
    plt.plot(x, np.log(x))
    plt.axvline(1.0, color='Y')
    plt.axhline(2.0, color='B')
    plt.xticks([2.5, 3.0, 3.5])
    plt.yticks([0.5, 1.0, 1.5])
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

グリッドの表示

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def main():
    x = np.arange(-10, 10, 0.1)
    ax = plt.gca()
    ax.xaxis.grid(True)
    ax.yaxis.grid(True)
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

凡例を表示

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def main():
    x = np.arange(-10, 10, 0.1)
    plt.scatter(x, np.log(x), label='log(x)')
    plt.legend(loc='upper left')
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

分割表示

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def main():
    x = np.arange(-10, 10, 0.1)
    fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 4))
    fig.suptitle('title')
    ax[0].plot(x, np.log(x))
    ax[1].scatter(x, np.log(x))
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()