グラフと図形

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  • 2019.03.22

[Matplotlib] アニメーションの作成

アニメーションの作成  数値シミュレーションなどを行なう際に、解析結果をアニメーションとして表現すると現象を把握しやすくなることもあります。matplotlib.animationパッケージ には、データを動的に可視化するための ArtistAnimation() と FuncAnimation() が用意されています。 matplotlib.animation.ArtistAnimation() […]

  • 2019.03.01

[NumPy] 格子点の作成

格子点を作成する方法  数値計算においては、平面上あるいは空間内の各点に定義された量を表すために 格子点 (grid point) を扱う機会が多くなります。離散データだけでなく、本来ならば連続実数として扱うべき数値も格子点を使って近似します。たとえば実変数 $x,\ y$ によって定義された関数 $z=f(x, y)$ を可視化するためには、$xy$ 平面上から有限個数の点を選んで 2 次元配列 […]

  • 2019.02.20

[Matplotlib] 指定範囲を塗り潰す方法

指定範囲を塗り潰す関数 matplotlib.axes.Axes.axvspan()  Axes.axvspan(xmin, xmax) を使うと、x = xmin から x = xmax までの範囲を塗り潰すことができます。 # リストA-1 指定範囲の塗り潰し[1] import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # FigureとAxes […]

  • 2019.02.11

[Matplotlib] 注釈と矢印

注釈と矢印  グラフのある特定の位置を明示するために、Axes.annotate() を使って 注釈 (annotation) と 矢印 (arrow) を表示することができます。まずは簡単な例を示します。 # https://python.atelierkobato.com/annotate/ # リストA-1 import numpy as np import matplotlib.pyplo […]

  • 2019.01.30

[Matplotlib] 日本語を表示する方法

タイトルとテキストに日本語を表示する方法  Matplotlib を初期設定のまま使用していると、Axes.title() や Axes.text() の引数に日本語の文字列を渡しても、文字化けを起こしてしまいます。 # Figureを作成して、Axesを追加 fig = plt.figure(figsize = (5, 5)) ax = fig.add_subplot(111) # Axesのタ […]

  • 2019.01.12

[Matplotlib] 直線と折れ線グラフの作成

直線グラフの作成 直線  Matplotlib で 直線グラフ を作成する方法は何通りかあります。  たとえば、numpy.arange() で作成した x のデータを直線の式に当てはめます。 # NumPyをインポート import numpy as np # Matplotlibをインポート import matplotlib.pyplot as plt # 6×4サイズのFigureを作成 […]

  • 2018.12.08

[Matplotlib] 曲面の描画

曲面の描画  Axes3D.plot_surface()メソッドで 3 次元座標に曲面を描くことができます。  Axes3D.plot_surface(X, Y, Z, *args, **kwargs)  X, Y, Z には 2 次元配列データを渡します。  サンプルコードでは $Z=\cos(\sqrt{X^2+Y^2})$ で表される曲面(同心円状に広がる波)を描いてみます。 # 曲面の描画 […]

  • 2018.12.07

[Matplotlib] 等高線の描画

等高線の描画  x と y のデータを numpy.meshgrid() に渡すと、xy平面上の格子点 (X, Y) を作成してくれます。1つ1つの格子点 X, Y について高度 Z を与えると、(X, Y, Z) の 3 次元データが完成するので、これをもとに等高線を描くことができます。 Axes.contour()  (X, Y, Z) を Axes.contour()メソッドに渡すと等高線を […]

  • 2018.12.06

[Matplotlib] 画像の作成・読み込み・保存

画像を作成する  Axes.imshow() を使うと、NumPy の配列の各要素をピクセルとする画像を作ることができます。Axes.imshow() の最も簡単な使い方は、配列とカラーマップ (cmap) を指定する方法です。この場合、渡した配列によって、カラーマップは自動的に正規化されます。 # モジュールをインポート import numpy as np import matplotlib. […]

  • 2018.12.02

matplotlib.patches.FancyBboxPatchクラス

FancyBboxPatchクラス  matplotlib.patches モジュールの FancyBboxPatchクラスには、長方形をベースに角を丸めたり、辺をギザギザにしたりといった特殊な図形を生成する複数のサブクラス(派生クラス)があります。これらのインスタンスは主にテキストの周りを囲むオブジェクトとして活用されます。  以下のサンプルコードで作成できる図形(サブクラスのインスタンス)の種 […]

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