Python グラフ描画用関数 新しいページはコチラ
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(→*matplotlib.axes._subplotsAxesSubplotオブジェクト変数名.grid('引数1','引数2','引数3','引数4',…)) |
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という記載が必要になります。 | という記載が必要になります。 | ||
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| + | 関数という表現をしていますがメソッドといった方がいいのかもしれません。でもここではあえて関数という日本語を使ってみようかなっておもいます。なるべく。そんな気分。てへぺろ？ | ||
| + | では記事を進めましょう。 | ||
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| + | 話を進める、その前に… | ||
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| + | この記事の発展的な記事が[[Python matplotlibで学ぶ…グラフ描画プログラム]]にもあります。これは[[Python matplotlibを使って学ぶ統計処理 正規分布]]のために書かれた記事です。 | ||
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| + | では、話を進めるとして、 | ||
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<br /> | <br /> | ||
=== '''グラフ描画関係サンプル''' === | === '''グラフ描画関係サンプル''' === | ||
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例2 | 例2 | ||
| − | result = np.linspace(1, 100, 50, endpoint=False, | + | result = np.linspace(1, 100, 50, endpoint=False, restep=True) |
array, step = result | array, step = result | ||
print(step) | print(step) | ||
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:引数5は戻り値(タプル型配列で返却)にステップを指定する 省略可能で省略時はFalse | :引数5は戻り値(タプル型配列で返却)にステップを指定する 省略可能で省略時はFalse | ||
:引数6でデータ型の指定ができます 省略可能で省略時は引数2のデータ型から自動予測 | :引数6でデータ型の指定ができます 省略可能で省略時は引数2のデータ型から自動予測 | ||
| − | |||
====*'''matplotlib.pyplotオブジェクト変数名.plot(引数1,引数2)'''==== | ====*'''matplotlib.pyplotオブジェクト変数名.plot(引数1,引数2)'''==== | ||
| 279行: | 292行: | ||
:引数3はaxis='x'でx軸に対する処理 axis='y'でy軸に対する処理 axis='both'で両方の軸に対する処理になります。 | :引数3はaxis='x'でx軸に対する処理 axis='y'でy軸に対する処理 axis='both'で両方の軸に対する処理になります。 | ||
要するにデザイン関連の処理をまとめてやるか、めんどうだけど見やすさとかデザインのことだから個別に設定する必要があるからxはxだけyはyだけ主線と補助線とで個別にデザインを分けるとかで個別に設定をしなければならないとかまとめて統一したデザインができるとかで楽したいとかいろいろできるということです。そのこまごまとした設定を引数4以降で設定するということになります。わりかしたくさんの設定があります。理解するのも大変なくらい項目が沢山あります。 | 要するにデザイン関連の処理をまとめてやるか、めんどうだけど見やすさとかデザインのことだから個別に設定する必要があるからxはxだけyはyだけ主線と補助線とで個別にデザインを分けるとかで個別に設定をしなければならないとかまとめて統一したデザインができるとかで楽したいとかいろいろできるということです。そのこまごまとした設定を引数4以降で設定するということになります。わりかしたくさんの設定があります。理解するのも大変なくらい項目が沢山あります。 | ||
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| + | ここでは項目の紹介だけにとどめます。ゆくゆくはひとつづつ紹介したいですね。 | ||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
! 引数キーワード !! 引数 値 | ! 引数キーワード !! 引数 値 | ||
| 294行: | 310行: | ||
| clip_on || ブール ex clip_on=True clip_on=False | | clip_on || ブール ex clip_on=True clip_on=False | ||
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| − | | clip_path || [（ Path | + | | clip_path || [（ Path, Transform ）or Patch or 無し]画像の読み込み＋その読み込み範囲の設定などの手順を伴う非常に難しい指定です。またべつの記事で説明が必要なほどのものだと思います。 |
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| color またはc || 色#000000～#ffffff ex color=#000000 etc | | color またはc || 色#000000～#ffffff ex color=#000000 etc | ||
| 300行: | 316行: | ||
| contains || 呼び出し可能 | | contains || 呼び出し可能 | ||
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| − | | dash_capstyle || {'butt' | + | | dash_capstyle || {'butt', 'round', 'projecting'} |
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| dash_joinstyle || {'miter', 'round', 'bevel'} | | dash_joinstyle || {'miter', 'round', 'bevel'} | ||
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| − | | dashes || | + | | dashes || ダッシュシーケンスを設定します。 |
| + | ダッシュ シーケンスは、点のダッシュとスペースの長さを表す偶数長の浮動小数点数のシーケンスです。 | ||
| + | たとえば、(5, 2, 1, 2) は、2 ポイントスペースで区切られた 5 ポイントと 1 ポイントのダッシュのシーケンスを表します。 | ||
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| − | | drawstyle またはds || {'default' | + | | drawstyle またはds || {'default', 'steps', 'steps-pre', 'steps-mid', 'steps-post'}, デフォルト： 'default' |
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| figure || Figure | | figure || Figure | ||
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| − | | fillstyle || {'full' | + | | fillstyle || {'full', 'left', 'right', 'bottom', 'top', 'none'} |
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| gid || str 文字列 | | gid || str 文字列 | ||
| 318行: | 336行: | ||
| label || 対象 | | label || 対象 | ||
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| − | | linestyle またはls || {'-' | + | | linestyle またはls || {'-', '-', '-。', '：', '',（offset、on-off-seq）,...} |
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| linewidth またはlw || float浮動小数点数値 | | linewidth またはlw || float浮動小数点数値 | ||
| 344行: | 362行: | ||
| rasterized || boolまたはNone ex rasterized=True rasterized=False rasterized=None | | rasterized || boolまたはNone ex rasterized=True rasterized=False rasterized=None | ||
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| − | | sketch_params || | + | | sketch_params || （スケール：float、長さ：float、ランダムネス：float） |
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| snap || boolまたはNone ex snap=True snap=False snap=None | | snap || boolまたはNone ex snap=True snap=False snap=None | ||
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| − | | solid_capstyle || {'butt' | + | | solid_capstyle || {'butt', 'round', 'projecting'} |
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| solid_joinstyle || {'miter', 'round', 'bevel'} | | solid_joinstyle || {'miter', 'round', 'bevel'} | ||
| 370行: | 388行: | ||
====*'''matplotlib.pyplotオブジェクト変数名.show()'''==== | ====*'''matplotlib.pyplotオブジェクト変数名.show()'''==== | ||
| + | 複数のグラフの作成も纏めて生成できるmatplotlibによるグラフ描画の下準備の手順が存在することがここまでの手順でわかったと思いますが、最後にこの関数を実行することでここまでじゅんびしてきたものが実際に描画されます。上手くいかない場合は、ここまでやってきた準備にまずかった部分があったということになります。このような実際に描いてみるまで、上手くいっているかよくわからないという仕組みが使いやすいとは思えないですが、使いこなせたら凄いのかもしれないですね。 | ||
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| + | import matplotlib.pyplot as plt | ||
| + | … | ||
| + | plt.show() | ||
=== '''算術関数関係''' === | === '''算術関数関係''' === | ||
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| + | ==='''関連記事'''=== | ||
| + | [[Python matplotlibで学ぶ…グラフ描画プログラム]] | ||
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