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この実験では、Matplotlibのリリース日付を使って簡単なタイムラインを作成する方法を学びます。タイムラインは、時系列順に並んだイベントのシーケンスをグラフィカルに表したものです。タイムラインは日付とテキストのコレクションで作成できます。この例では、Matplotlibの最近のリリース日付を使って簡単なタイムラインを作成する方法を示します。
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タイムラインを作成するには、日付や名前などのデータを取得する必要があります。この例では、GitHubからMatplotlibのリリースとその日付を使います。何らかの理由でデータを取得できない場合は、バックアップとして代替データを使います。以下はデータを取得するコードです。
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.dates as mdates
try:
## Matplotlibのリリースとその日付のリストを
## https://api.github.com/repos/matplotlib/matplotlib/releases から取得しようとする
import json
import urllib.request
url = 'https://api.github.com/repos/matplotlib/matplotlib/releases'
url += '?per_page=100'
data = json.loads(urllib.request.urlopen(url, timeout=1).read().decode())
dates = []
names = []
for item in data:
if 'rc' not in item['tag_name'] and 'b' not in item['tag_name']:
dates.append(item['published_at'].split("T")[0])
names.append(item['tag_name'])
## 日付文字列を（例：2014-10-18）datetimeに変換する
dates = [datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d") for d in dates]
except Exception:
## 上記が失敗した場合、例えばインターネット接続がない場合
## 以下のリストを代替として使う
names = ['v2.2.4', 'v3.0.3', 'v3.0.2', 'v3.0.1', 'v3.0.0', 'v2.2.3',
'v2.2.2', 'v2.2.1', 'v2.2.0', 'v2.1.2', 'v2.1.1', 'v2.1.0',
'v2.0.2', 'v2.0.1', 'v2.0.0', 'v1.5.3', 'v1.5.2', 'v1.5.1',
'v1.5.0', 'v1.4.3', 'v1.4.2', 'v1.4.1', 'v1.4.0']
dates = ['2019-02-26', '2019-02-26', '2018-11-10', '2018-11-10',
'2018-09-18', '2018-08-10', '2018-03-17', '2018-03-16',
'2018-03-06', '2018-01-18', '2017-12-10', '2017-10-07',
'2017-05-10', '2017-05-02', '2017-01-17', '2016-09-09',
'2016-07-03', '2016-01-10', '2015-10-29', '2015-02-16',
'2014-10-26', '2014-10-18', '2014-08-26']
## 日付文字列を（例：2014-10-18）datetimeに変換する
dates = [datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d") for d in dates]次に、近接するイベントを区別するために、レベルにいくつかの変化を持つステムプロットを作成します。タイムラインの一次元的な性質を視覚的に強調するために、基準線にマーカーを追加します。各イベントに対して、~.Axes.annotateを使用してテキストラベルを追加し、イベント線の先端からポイント単位でオフセットさせます。以下はステムプロットを作成するコードです。
## いくつかの良いレベルを選ぶ
levels = np.tile([-5, 5, -3, 3, -1, 1],
int(np.ceil(len(dates)/6)))[:len(dates)]
## グラフを作成し、日付付きのステムプロットを描画する
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8.8, 4), layout="constrained")
ax.set(title="Matplotlib release dates")
ax.vlines(dates, 0, levels, color="tab:red") ## 垂直の茎
ax.plot(dates, np.zeros_like(dates), "-o",
color="k", markerfacecolor="w") ## 基準線とその上のマーカー
## 線に注釈を付ける
for d, l, r in zip(dates, levels, names):
ax.annotate(r, xy=(d, l),
xytext=(-3, np.sign(l)*3), textcoords="offset points",
horizontalalignment="right",
verticalalignment="bottom" if l > 0 else "top")次に、x軸とy軸のラベルを追加し、x軸の主目盛り位置とフォーマッタを設定し、y軸とスパインを削除することでグラフのフォーマットを設定します。以下はグラフのフォーマット設定のコードです。
## 4ヶ月間隔でx軸をフォーマットする
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=4))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%b %Y"))
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=30, ha="right")
## y軸とスパインを削除する
ax.yaxis.set_visible(False)
ax.spines[["left", "top", "right"]].set_visible(False)
ax.margins(y=0.1)
plt.show()Matplotlibのリリース日付を使って簡単なタイムラインを作成するための最終コードは以下の通りです。
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.dates as mdates
try:
## Matplotlibのリリースとその日付のリストを
## https://api.github.com/repos/matplotlib/matplotlib/releases から取得しようとする
import json
import urllib.request
url = 'https://api.github.com/repos/matplotlib/matplotlib/releases'
url += '?per_page=100'
data = json.loads(urllib.request.urlopen(url, timeout=1).read().decode())
dates = []
names = []
for item in data:
if 'rc' not in item['tag_name'] and 'b' not in item['tag_name']:
dates.append(item['published_at'].split("T")[0])
names.append(item['tag_name'])
## 日付文字列を（例：2014-10-18）datetimeに変換する
dates = [datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d") for d in dates]
except Exception:
## 上記が失敗した場合、例えばインターネット接続がない場合
## 以下のリストを代替として使う
names = ['v2.2.4', 'v3.0.3', 'v3.0.2', 'v3.0.1', 'v3.0.0', 'v2.2.3',
'v2.2.2', 'v2.2.1', 'v2.2.0', 'v2.1.2', 'v2.1.1', 'v2.1.0',
'v2.0.2', 'v2.0.1', 'v2.0.0', 'v1.5.3', 'v1.5.2', 'v1.5.1',
'v1.5.0', 'v1.4.3', 'v1.4.2', 'v1.4.1', 'v1.4.0']
dates = ['2019-02-26', '2019-02-26', '2018-11-10', '2018-11-10',
'2018-09-18', '2018-08-10', '2018-03-17', '2018-03-16',
'2018-03-06', '2018-01-18', '2017-12-10', '2017-10-07',
'2017-05-10', '2017-05-02', '2017-01-17', '2016-09-09',
'2016-07-03', '2016-01-10', '2015-10-29', '2015-02-16',
'2014-10-26', '2014-10-18', '2014-08-26']
## 日付文字列を（例：2014-10-18）datetimeに変換する
dates = [datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d") for d in dates]
## いくつかの良いレベルを選ぶ
levels = np.tile([-5, 5, -3, 3, -1, 1],
int(np.ceil(len(dates)/6)))[:len(dates)]
## グラフを作成し、日付付きのステムプロットを描画する
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8.8, 4), layout="constrained")
ax.set(title="Matplotlib release dates")
ax.vlines(dates, 0, levels, color="tab:red") ## 垂直の茎
ax.plot(dates, np.zeros_like(dates), "-o",
color="k", markerfacecolor="w") ## 基準線とその上のマーカー
## 線に注釈を付ける
for d, l, r in zip(dates, levels, names):
ax.annotate(r, xy=(d, l),
xytext=(-3, np.sign(l)*3), textcoords="offset points",
horizontalalignment="right",
verticalalignment="bottom" if l > 0 else "top")
## 4ヶ月間隔でx軸をフォーマットする
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=4))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%b %Y"))
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=30, ha="right")
## y軸とスパインを削除する
ax.yaxis.set_visible(False)
ax.spines[["left", "top", "right"]].set_visible(False)
ax.margins(y=0.1)
plt.show()この実験では、Matplotlibのリリース日付を使って簡単なタイムラインを作成する方法を学びました。データの取得方法、ステムプロットの作成方法、グラフのフォーマット設定方法、そしてすべてをまとめる方法を学びました。タイムラインは、時系列順にイベントの任意のシーケンスを視覚化するために使用できます。
