はじめに
Matplotlib は、Python で静的、アニメーション、インタラクティブなビジュアライゼーションを作成するために使用されるデータ可視化ライブラリです。この実験では、Matplotlib の「dark_background」スタイルシートを使用して、暗い背景のプロットを作成する方法を学びます。暗い背景のスタイルシートは、低光環境で目にやさしいビジュアライゼーションを表示する際に特に役立ちます。
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。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
最初のステップは、必要なライブラリをインポートすることです。私たちは、可視化を作成するために Matplotlib ライブラリと、いくつかのサンプルデータを生成するために NumPy ライブラリを使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
「dark_background」スタイルシートを設定する
次のステップは、plt.style.use()関数を使って「dark_background」スタイルシートを設定することです。これにより、これ以降に作成するすべてのプロットに暗い背景のスタイルが適用されます。
plt.style.use('dark_background')
サンプルデータを作成する
このステップでは、プロットするためのいくつかのサンプルデータを生成します。波長 6 単位のサイン波を作成し、x 軸に沿ってプロットします。
L = 6
x = np.linspace(0, L)
データをプロットする
このステップでは、前のステップで生成したサンプルデータをプロットします。異なる位相の複数のサイン波をプロットするために、forループを使用します。
fig, ax = plt.subplots()
ncolors = len(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])
shift = np.linspace(0, L, ncolors, endpoint=False)
for s in shift:
## 位相シフト s のサイン波をプロットする
ax.plot(x, np.sin(x + s), 'o-')
ax.set_xlabel('x 軸')
ax.set_ylabel('y 軸')
ax.set_title("'dark_background' スタイルシート")
plt.show()
プロットを解釈する
前のステップで作成したプロットは、暗い背景のサイン波です。forループは、x 軸に沿ってシフトされた異なる位相の複数のサイン波をプロットします。x 軸はサイン波の値を表し、y 軸はサイン波の振幅を表します。set_xlabel()、set_ylabel()、およびset_title()関数は、それぞれ x 軸、y 軸、およびプロットのタイトルにラベルを付けるために使用されます。
まとめ
この実験では、Matplotlib で「dark_background」スタイルシートを使用して暗い背景のプロットを作成する方法を学びました。また、NumPy ライブラリを使用してサンプルデータを生成し、Matplotlib ライブラリを使用してデータをプロットする方法も学びました。この実験が、Matplotlib での「dark_background」スタイルシートの使用方法と視覚的に魅力的なプロットの作成方法を十分に理解していただけたことを願っています。