はじめに
matplotlib.widgets.Cursor は、Matplotlib グラフに描画されたデータを探索するための便利なツールです。これにより、カーソルの下のデータポイントの x と y の値を対話的に表示できます。
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 を使って練習しましょう。
時々、Jupyter Notebook が読み込み終了するまで数秒待つ必要がある場合があります。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。私たちは迅速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
このステップでは、必要なライブラリである matplotlib.pyplot と numpy をインポートします。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
データを生成する
このステップでは、numpy を使ってランダムなデータポイントを生成します。
## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
## Generate random data points
x, y = 4*(np.random.rand(2, 100) -.5)
グラフと軸を作成する
このステップでは、plt.subplots を使ってグラフと軸のオブジェクトを作成します。
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
データポイントをプロットする
このステップでは、生成したデータポイントを軸のオブジェクトにプロットします。
ax.plot(x, y, 'o')
ax.set_xlim(-2, 2)
ax.set_ylim(-2, 2)
カーソルを作成する
このステップでは、Cursor クラスを使ってカーソルオブジェクトを作成し、軸のオブジェクトを引数として渡します。また、カーソルの色と線の太さも指定します。
cursor = Cursor(ax, useblit=True, color='red', linewidth=2)
グラフを表示する
このステップでは、plt.show() を使ってグラフを表示します。
plt.show()
まとめ
このチュートリアルでは、matplotlib.widgets.Cursor を使って、カーソルの下のデータポイントの x と y の値を対話的に表示する方法を学びました。numpy を使ってランダムなデータポイントを生成し、グラフと軸のオブジェクトを作成し、データポイントをプロットし、カーソルオブジェクトを作成し、plt.show() を使ってグラフを表示しました。