はじめに
この実験では、Python の Matplotlib を使って凡例付きの極座標プロットを作成する方法を学びます。極座標プロットは、極座標でデータをプロットするために使用され、方向データを扱う際に便利です。凡例は、プロット上の異なる線やマーカーの意味を説明するために使用されます。
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 が読み込み完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。
ライブラリのインポート
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。この例では、numpy と matplotlib を使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
グラフとサブプロットの作成
次に、プロット用のグラフとサブプロットを作成する必要があります。add_subplot の projection パラメータを使用して、極座標プロットを作成します。
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection="polar", facecolor="lightgoldenrodyellow")
データの作成
極座標プロットにプロットするためのデータを作成する必要があります。この例では、2 つの線を作成します。
r = np.linspace(0, 3, 301)
theta = 2 * np.pi * r
データのプロット
これで、plot 関数を使ってデータをプロットできます。手順 3 で作成したデータを使って、2 つの線を作成します。
ax.plot(theta, r, color="tab:orange", lw=3, label="a line")
ax.plot(0.5 * theta, r, color="tab:blue", ls="--", lw=3, label="another line")
プロットのカスタマイズ
グリッドの色を変更し、凡例を追加することで、プロットをカスタマイズできます。この例では、凡例をプロットの中心から少し離して、重なりを避けます。
ax.tick_params(grid_color="palegoldenrod")
angle = np.deg2rad(67.5)
ax.legend(loc="lower left",
bbox_to_anchor=(.5 + np.cos(angle)/2,.5 + np.sin(angle)/2))
プロットの表示
最後に、show 関数を使ってプロットを表示できます。
plt.show()
まとめ
この実験では、Python の Matplotlib を使って凡例付きの極座標プロットを作成する方法を学びました。また、グリッドの色を変更したり凡例を移動させたりすることでプロットをカスタマイズする方法も学びました。極座標プロットは、方向データを扱う際に便利であり、凡例は、プロット上の異なる線やマーカーの意味を説明するのに役立ちます。