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この実験では、Python を使って Matplotlib のプロットで軸目盛りとグリッドのプロパティをカスタマイズする方法を学びます。Matplotlib は、Python のデータ可視化ライブラリで、様々なチャートやグラフを作成できます。この実験では、折れ線グラフの軸目盛りとグリッドのプロパティのカスタマイズに焦点を当てます。
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。すぐに問題を解決いたします。
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。この実験では Matplotlib と NumPy を使用します。NumPy は Python プログラミング言語用のライブラリで、大規模な多次元配列や行列に対するサポートとともに、これらの配列を操作するための多くの高度な数学関数が用意されています。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np次に、プロットするためのデータを作成します。この例では、正弦関数を使って波を生成します。
t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s = np.sin(2 * np.pi * t)次に、先ほど作成したデータを使ってプロットを作成します。
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)grid() 関数と tick_params() 関数を使って、軸目盛りとグリッドのプロパティをカスタマイズすることができます。この例では、目盛りラベルの色とサイズ、およびグリッド線の太さとスタイルを変更します。
ax.grid(True, linestyle='-.', linewidth=0.5, color='gray')
ax.tick_params(axis='both', which='both', labelsize=8, width=1, color='red')最後に、プロットを表示します。
plt.show()この実験では、Python を使って Matplotlib のプロットにおける軸目盛りとグリッドのプロパティをカスタマイズする方法を学びました。グリッド線の表示とスタイルを制御するには grid() 関数を、目盛りラベルの外観を制御するには tick_params() 関数を使用できます。これらのプロパティをカスタマイズすることで、視覚的に魅力的で情報が豊富なプロットを作成できます。
