科学の箱

科学・IT・登山の話題

Python

グラフの軸を操作する

投稿日:

概要

ここでは以下の項目について取り扱う

  • 軸にラベルを設定する ー xlabel, ylabel
  • 軸の最小値、最大値を設定する ー xlim, ylim, xaxis
  • 軸にメモリを設定する ー xticks, yticks
  • 軸にグリッドを設定する ー grid

ラベルを設定する

ラベルは軸ごとに設定する。

  • pyplot.xlabel() : x軸にラベルを設定する
  • pyplot.ylabel() : y軸にラベルを設定する

xlabelとylabelのマニュアルはこちら

xlabel , ylabel

x軸のラベルとy軸のラベルを設定する

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4])

plt.title("Simple Plot Default")
plt.xlabel("x - label")
plt.ylabel("y - label")
plt.show()

軸の最大値を設定

pyplotは与えられたデータにより自動的に軸の最大値を決定する。自分で調整するにはxlimおよびylimを使う。

  • pyplot.xlim, pyplot.ylim : x軸およびy軸の最小値、最大値を指定
  • pyplot.axis : x軸、y軸の最小値、最大値を一括で指定

マニュアルはこちら

pyplot.xlim, pyplot.ylimpyplot.axis

 

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.xlim([-4, 4])
plt.ylim([0,8])
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.axis([-4, 4, 0, 8])
plt.show()

 

軸に目盛りを設定する ー xticks, yticks

xticks, yticksで軸に目盛りを設定できる。

引数ticksに目盛りの値を配列で指定する。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
plt.plot([0,1, 2, 3, 4])
plt.xticks(np.arange(0, 6, 0.5))
plt.yticks(np.arange(0,6,2))
plt.show()

軸に目盛りを設定する ー Axes.set_xticks, set_yticks

目盛りをより細かく設定するにはAxes.set_xticksおよびset_yticksを利用する。

Axes.set_xticks

Axes.set_yticks

Axes.set_xticks(self, ticks, minor=False)
Axes.set_yticks(self, ticks, minor=False)
ticksには目盛り値を設定する。
目盛りはmajorとminorの二種類ある。minor=Falseではmajorを設定する。minor=Trueではminorを設定する

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
ax = plt.axes()
ax.set_xticks(np.arange(0, 6, 0.5))
ax.set_xticks(np.arange(0, 6, 0.1), minor=True)
ax.set_yticks(np.arange(0, 6, 1.0))
ax.set_yticks(np.arange(0, 6, 0.2), minor=True)
ax.plot([0,1, 2, 3, 4])

軸にグリッドを設定する ー grid

目盛りを設定するとグラフ上にグリッド線を描くことができる。これはpyplot.grid()を使う。

pyplot.grid

matplotlib.pyplot.grid(b=None, which=’major’, axis=’both’, **kwargs)
  • b=Trueを指定するとgrid線が表示される。
  • whichは”major”, “minor”, “both”を指定する。これはset_xticks, setyticksに対応している。”both”を選ぶと”major”, “minor”の両方が表示される。
  • axisはデフォルトで”both”。これはx軸およびy軸の両方が表示される。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
fig, ax = plt.subplots(2)

for i in [0,1]:
    ax[i].set_xticks(np.arange(0, 6, 0.5))
    ax[i].set_xticks(np.arange(0, 6, 0.1), minor=True)
    ax[i].set_yticks(np.arange(0, 6, 0.5))
    ax[i].set_yticks(np.arange(0, 6, 0.1), minor=True)
    ax[i].plot([0,1, 2, 3, 4])

ax[0].grid(b=True, which="major")
ax[1].grid(b=True, which="minor")

メタ情報

inarticle



メタ情報

inarticle



-Python
-

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

蟻本 P42 硬貨の問題

貪欲法の基本 その時点で最善の手を尽くす 尽くした結果を目的とする値に反映させる。 次善の手になるようにする。 1に戻る 硬貨の問題 A=int(input()) *C,=map(int,input( …

no image

SIGNATE お弁当の需要予測-5

相関の概要を見てみる。これによりどの変数を利用して回帰するかを考える。 sns.heatmap(d_train_w.corr(),cmap=’coolwarm’) Related posts:grap …

no image

Numpyまとめ

環境及びインポート numpyのインポートおよび環境確認 配列生成 配列をリストから生成 配列の属性を確認 すべての要素が同じ値を持つ配列を生成 空の配列を生成 numpy.linspace()を使っ …

no image

配列の属性を確認

numpyでは生成した配列の中身を確認するための属性が用意されている。 主な属性は以下の通り 次元数を確認:ndarray.ndim 各次元の大きさを確認:ndarray.shape 全部の要素数:n …

no image

pandaのチュートリアル

pandaを利用すればdata frameに関連する操作はすべて実行できる。この辺のチュートリアルというか、何かまとめたドキュメントは何か調べてみた。 https://www.dataquest.io …

2019年9月
« 8月   10月 »
 1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30  

side bar top



アーカイブ

カテゴリー