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この実験では、Matplotlibを使ってイベントプロットを作成する方法を学びます。イベントプロットは、時間の経過に伴うイベントの発生を示す方法です。イベントは線または点として表現できます。この実験では、異なる線のプロパティを持つ水平および垂直のイベントプロットの作成方法を案内します。
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を使って練習します。
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。そうすれば、迅速に問題を解決します。
必要なライブラリをインポートし、再現性のために乱数シードを設定して始めましょう。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.size'] = 8.0
## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)次に、イベントプロットに使用するためのいくつかのランダムなデータを作成します。
data1 = np.random.random([6, 50])最初のイベントプロットの各位置のセットに対して、異なる色と線のプロパティを設定します。
colors1 = [f'C{i}' for i in range(6)]
lineoffsets1 = [-15, -3, 1, 1.5, 6, 10]
linelengths1 = [5, 2, 1, 1, 3, 1.5]水平方向の最初のイベントプロットを作成します。
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].eventplot(data1, colors=colors1, lineoffsets=lineoffsets1,
linelengths=linelengths1)垂直方向の最初のイベントプロットを作成します。
axs[1, 0].eventplot(data1, colors=colors1, lineoffsets=lineoffsets1,
linelengths=linelengths1, orientation='vertical')2番目のイベントプロット用に別のランダムなデータを作成します。美観上の目的でガンマ分布を使用します。
data2 = np.random.gamma(4, size=[60, 50])2番目のイベントプロットでは、線のプロパティに個別の値を使用します。これらの値は、各データセット間の増分を設定するlineoffsets2を除く、すべてのデータセットに対して使用されます。
colors2 = 'black'
lineoffsets2 = 1
linelengths2 = 1水平方向の2番目のイベントプロットを作成します。
axs[0, 1].eventplot(data2, colors=colors2, lineoffsets=lineoffsets2,
linelengths=linelengths2)垂直方向の2番目のイベントプロットを作成します。
axs[1, 1].eventplot(data2, colors=colors2, lineoffsets=lineoffsets2,
linelengths=linelengths2, orientation='vertical')plt.show() を使用してイベントプロットを表示します。
plt.show()この実験では、Matplotlibでイベントプロットを作成する方法を学びました。異なる線のプロパティを持つ水平および垂直のイベントプロットを作成する方法を学びました。手順を追っていけば、自分のデータ用の独自のイベントプロットを簡単に作成できます。
