Matplotlib のカーソルを使った対話型データ探索

はじめに

matplotlib.widgets.Cursor は、Matplotlib グラフに描画されたデータを探索するための便利なツールです。これにより、カーソルの下のデータポイントの x と y の値を対話的に表示できます。

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。私たちは迅速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

このステップでは、必要なライブラリである matplotlib.pyplot と numpy をインポートします。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

データを生成する

このステップでは、numpy を使ってランダムなデータポイントを生成します。

## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

## Generate random data points
x, y = 4*(np.random.rand(2, 100) -.5)

グラフと軸を作成する

このステップでは、plt.subplots を使ってグラフと軸のオブジェクトを作成します。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

データポイントをプロットする

このステップでは、生成したデータポイントを軸のオブジェクトにプロットします。

ax.plot(x, y, 'o')
ax.set_xlim(-2, 2)
ax.set_ylim(-2, 2)

カーソルを作成する

このステップでは、Cursor クラスを使ってカーソルオブジェクトを作成し、軸のオブジェクトを引数として渡します。また、カーソルの色と線の太さも指定します。

cursor = Cursor(ax, useblit=True, color='red', linewidth=2)

グラフを表示する

このステップでは、plt.show() を使ってグラフを表示します。

plt.show()

まとめ

このチュートリアルでは、matplotlib.widgets.Cursor を使って、カーソルの下のデータポイントの x と y の値を対話的に表示する方法を学びました。numpy を使ってランダムなデータポイントを生成し、グラフと軸のオブジェクトを作成し、データポイントをプロットし、カーソルオブジェクトを作成し、plt.show() を使ってグラフを表示しました。