Matplotlib による時系列可視化 | Python プログラミングチュートリアル

はじめに

この実験では、Matplotlib を使用して、プロットフレーム、目盛り線、目盛りラベル、および折れ線グラフのプロパティのカスタムスタイリングを示す複数の時系列のグラフを作成する方法を学びます。このグラフは、32 年間にわたるさまざまな会社の株価を表示します。

VM のヒント

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebook を使用して練習します。

場合によっては、Jupyter Notebook が読み込み終了するまで数秒待つ必要があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題に遭遇した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。

必要なライブラリをインポートする

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.cbook import get_sample_data
import matplotlib.transforms as mtransforms

株価データを読み込む

with get_sample_data('Stocks.csv') as file:
    stock_data = np.genfromtxt(
        file, delimiter=',', names=True, dtype=None,
        converters={0: lambda x: np.datetime64(x, 'D')}, skip_header=1)

グラフと軸オブジェクトを作成する

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 8), layout='constrained')

プロットで使用する色を定義する

ax.set_prop_cycle(color=[
    '#1f77b4', '#aec7e8', '#ff7f0e', '#ffbb78', '#2ca02c', '#98df8a',
    '#d62728', '#ff9896', '#9467bd', '#c5b0d5', '#8c564b', '#c49c94',
    '#e377c2', '#f7b6d2', '#7f7f7f', '#c7c7c7', '#bcbd22', '#dbdb8d',
    '#17becf', '#9edae5'])

プロットする株式の名称と銘柄コードを設定する

stocks_name = ['IBM', 'Apple', 'Microsoft', 'Xerox', 'Amazon', 'Dell',
               'Alphabet', 'Adobe', 'S&P 500', 'NASDAQ']
stocks_ticker = ['IBM', 'AAPL', 'MSFT', 'XRX', 'AMZN', 'DELL', 'GOOGL',
                 'ADBE', 'GSPC', 'IXIC']

垂直方向にラベルの位置を手動で調整して重複を回避する

y_offsets = {k: 0 for k in stocks_ticker}
y_offsets['IBM'] = 5
y_offsets['AAPL'] = -5
y_offsets['AMZN'] = -6

それぞれの色を使って個別に株価をプロットする

for nn, column in enumerate(stocks_ticker):
    ## Plot each line separately with its own color.
    ## don't include any data with NaN.
    good = np.nonzero(np.isfinite(stock_data[column]))
    line, = ax.plot(stock_data['Date'][good], stock_data[column][good], lw=2.5)

    ## Add a text label to the right end of every line. Most of the code below
    ## is adding specific offsets y position because some labels overlapped.
    y_pos = stock_data[column][-1]

    ## Use an offset transform, in points, for any text that needs to be nudged
    ## up or down.
    offset = y_offsets[column] / 72
    trans = mtransforms.ScaledTranslation(0, offset, fig.dpi_scale_trans)
    trans = ax.transData + trans

    ## Again, make sure that all labels are large enough to be easily read
    ## by the viewer.
    ax.text(np.datetime64('2022-10-01'), y_pos, stocks_name[nn],
            color=line.get_color(), transform=trans)

x 軸と y 軸の範囲を設定し、タイトルとグリッドを追加する

ax.set_xlim(np.datetime64('1989-06-01'), np.datetime64('2023-01-01'))
fig.suptitle("Technology company stocks prices dollars (1990-2022)", ha="center")
ax.spines[:].set_visible(False)
ax.xaxis.tick_bottom()
ax.yaxis.tick_left()
ax.set_yscale('log')
ax.grid(True,'major', 'both', ls='--', lw=.5, c='k', alpha=.3)
ax.tick_params(axis='both', which='both', labelsize='large',
               bottom=False, top=False, labelbottom=True,
               left=False, right=False, labelleft=True)

グラフを表示する

plt.show()

まとめ

この実験では、Matplotlib を使って、プロット枠、目盛り線、目盛りラベル、および折れ線グラフのプロパティのカスタムスタイリングを示す複数の時系列のグラフを作成する方法を学びました。また、それぞれの色を使って個別に株価をプロットし、x 軸と y 軸の範囲を設定し、タイトルとグリッドを追加する方法も学びました。

カスタマイズされた株価グラフを作成する