matplotlibで折れ線グラフ

計算結果をビジュアルで見るには、やはりグラフを描くのが一番ですね。
　
ということで、matplotlibの使い方を簡単に紹介します。
　

import matplotlib.pyplot as plt

listx = [1, 2, 3, 4]
listy = [1, 3, 4, 2]

plt.plot(listx, listy)

　
たったこれだけで、折れ線グラフが書けます。
　

　
グラフの種類もいろいろ。
・折れ線グラフ　　plt.plot(listx, listy)
・縦棒グラフ　　　plt.bar(listx, listy)
・横棒グラフ　　　plt.barh(listx, listy)
・散布図　　　　　plt.plot(listx, listy, "ro") "ro":赤い円
　（または）　　　plt.scatter
・ヒストグラム　　plt.hist()
・等高線
・3D棒グラフ
・3Dメッシュ

key	内容	略表記	defalut
linewidth,	線の太さ	lw
linestyle,	solid, dashed, dashdot, dotted	ls	solid(実線)
color	"red"など	c
marker	マーカーの種類　"o":丸　"s":square, "D"：ひし形, "x", "+"他		None
markersize	マーカーの大きさ	ms
markeredgewidth	マーカーの枠線の太さ	mew
markeredgecolor	マーカーの枠線の色	mec
markerfacecolor	マーカーの塗りつぶしの色	mfc
antialiased	線を滑らかにする処理　True, False

マーカーを入れてみた。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 3, 4, 2])

plt.plot(x, y, marker="o")
plt.plot(x, y*.8,marker="+", markersize=10, markeredgewidth=2 )
plt.plot(x, y*.6, marker="s", linewidth=1 )

グラフの色は自動で色分けしてくれますね。
１：緑　２：橙　３：緑　４：赤　　５：紫
６：茶　７：桃　８：灰　９：黄緑　10：水色

plt.show()をせずに連続してグラフを書くと、どんどん次の色へとなっていきました。
　
グラフエリアの設定など

plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80) #figsizeはinch
plt.subplot(2, 3, 1)              #エリアを縦2、横3に分割してその1番目
plt.tight_layout()                #サブエリアの図が重ならないように。
plt.xlim(x.min, x.max*1.1)        #xの変域
plt.xticks(-4, 4, 9)              #目盛り　-4から4まで全9個
plt.xticks([-4, -3, -2, ..., 4])  #上と同じ
ax = plt.gca()　　　　　　　　　　　　#軸の情報 get current axis
ax.spines["right"].set_color("none")  #右消し
ax.xaxis.set_ticks_position("bottom") #目盛りは軸の下
plt.plot(x, y, color=～, label="凡例")#凡例
plt.legend(loc="upper_left")          #凡例
plt.savefig("test.png", dpi=72)　　　 #グラフの保存
plt.show()                            #グラフの表示
plt.hlines([1, 2, 3], 左端,右端, ls="dashed")        #横線の描画

折れ線グラフの他のオプション
plt.title("グラフのタイトル")
plt.xlabel("x軸")
plt.ylabel("y軸")
plt.grid(True)　　　#罫線の表示

最初の色に戻してx軸、y軸、グラフタイトルを入れてみると・・・

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 3, 4, 2])

plt.plot(x, y, marker="o")
plt.plot(x, y*.8,marker="+", markersize=10, markeredgewidth=2 )
plt.plot(x, y*.6, marker="s", linewidth=1 )

plt.title("折れ線グラフ")
plt.xlabel("x軸")
plt.ylabel("y軸")
plt.grid(True)

あれ？うまくいかない

matplotlibで日本語　を見ると、何やら日本語表示にはfontpropertyをセットするようです。
　

from matplotlib.font_manager import FontProperties
fp = FontProperties(fname='C:\WINDOWS\Fonts\msgothic.ttc', size=14)

　
WindowsのFontフォルダから適当に好みのフォントを選んでセットですね
　
グラフタイトル、軸ラベル、メモリ、テキスト、アノテーションにはfontproperties=fpのオプションをつけて、
凡例だけはprop=ftとオプションをつけます。
　

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 3, 4, 2])

plt.plot(x, y, marker="o")
plt.plot(x, y*.8,marker="+", markersize=10, markeredgewidth=2 )
plt.plot(x, y*.6, marker="s", linewidth=1 )

plt.title("折れ線グラフ", fontproperties=fp)
plt.xlabel("x軸", fontproperties=fp)
plt.ylabel("y軸", fontproperties=fp)
plt.legend(["1","2", "3"], loc="best", prop=fp)
plt.grid(True)

　

　
できた！
　
○曲線の描画　y=f(x)
横軸を細かく分けると曲線に見えます。

def f(x):
    return x**3 - 6*x      #f(x)=x^3-6x
    
x = np.linspace(-2, 2, 40) #xの範囲　-2～2を40等分
y = f(x)
plt.plot(x, y)

　
(x, y)でplotせずに、(x, f(x))でplotするとコードも短くなります。

def f(x): return x**3 - 6*x
x = np.linspace(-2, 2, 40)
plt.plot(x, f(x)) 

　
lambda式を使うともっと短く。

x = np.linspace(-2, 2, 40)
plt.plot(x, (lambda x:x**3 - 6*x)(x))

　
1行でも書けますが、読みにくい・・・

plt.plot(np.linspace(-2, 2, 40), (lambda x:x**3 - 6*x)(np.linspace(-2, 2, 40)))

x = np.linspace(0, np.pi * 2, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.title("y=sin(x)", fontsize=14)

xlist = np.array(["0", "1/2π", "π", "3/2π", "2π"])
xtick = np.linspace(0, np.pi *2, 5)
plt.xticks(xtick, xlist)
plt.grid()
plt.show()

　
他のサンプルや散布図などの別形式のグラフはまた近いうちに。
サンプルと散布図ってなんだか似てる・・・