カスタム可視化のための Matplotlib の浮動軸のマスター

はじめに

この実験では、Matplotlibのfloating_axesモジュールを使って、矩形でない形状のカスタムプロットを作成する方法を学びます。このモジュールは、極座標や対数プロットなど、非デカルト座標系でデータをプロットする必要がある場合に便利です。異なる座標系を使って散布図、棒グラフ、セクタープロットを作成する方法を示します。

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。

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必要なライブラリのインポート

まず、必要なライブラリをインポートする必要があります。Matplotlib、NumPy、およびmpl_toolkits.axisartistとmpl_toolkits.axisartist.grid_finderからのいくつかのモジュールを使用します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplotlib.projections import PolarAxes
from matplotlib.transforms import Affine2D
import mpl_toolkits.axisartist.angle_helper as angle_helper
import mpl_toolkits.axisartist.floating_axes as floating_axes
from mpl_toolkits.axisartist.grid_finder import (DictFormatter, FixedLocator,
                                                 MaxNLocator)

単純な浮動軸プロットの作成

このステップでは、GridHelperCurveLinearを使って単純な浮動軸プロットを作成します。矩形でない形状の散布図と棒グラフを作成します。

def setup_axes1(fig, rect):
    tr = Affine2D().scale(2, 1).rotate_deg(30)

    grid_helper = floating_axes.GridHelperCurveLinear(
        tr, extremes=(-0.5, 3.5, 0, 4),
        grid_locator1=MaxNLocator(nbins=4),
        grid_locator2=MaxNLocator(nbins=4))

    ax1 = fig.add_subplot(
        rect, axes_class=floating_axes.FloatingAxes, grid_helper=grid_helper)
    ax1.grid()

    aux_ax = ax1.get_aux_axes(tr)

    return ax1, aux_ax

fig = plt.figure(figsize=(8, 4))
fig.subplots_adjust(wspace=0.3, left=0.05, right=0.95)

ax1, aux_ax1 = setup_axes1(fig, 131)
aux_ax1.bar([0, 1, 2, 3], [3, 2, 1, 3])

極座標プロットの作成

このステップでは、GridHelperCurveLinearを使って極座標プロットを作成します。矩形でない形状の散布図を作成します。

def setup_axes2(fig, rect):
    tr = PolarAxes.PolarTransform()

    pi = np.pi
    angle_ticks = [(0, r"$0$"),
                   (.25*pi, r"$\frac{1}{4}\pi$"),
                   (.5*pi, r"$\frac{1}{2}\pi$")]
    grid_locator1 = FixedLocator([v for v, s in angle_ticks])
    tick_formatter1 = DictFormatter(dict(angle_ticks))

    grid_locator2 = MaxNLocator(2)

    grid_helper = floating_axes.GridHelperCurveLinear(
        tr, extremes=(.5*pi, 0, 2, 1),
        grid_locator1=grid_locator1,
        grid_locator2=grid_locator2,
        tick_formatter1=tick_formatter1,
        tick_formatter2=None)

    ax1 = fig.add_subplot(
        rect, axes_class=floating_axes.FloatingAxes, grid_helper=grid_helper)
    ax1.grid()

    aux_ax = ax1.get_aux_axes(tr)

    aux_ax.patch = ax1.patch
    ax1.patch.zorder = 0.9

    return ax1, aux_ax

ax2, aux_ax2 = setup_axes2(fig, 132)
theta = np.random.rand(10)*.5*np.pi
radius = np.random.rand(10) + 1.
aux_ax2.scatter(theta, radius)

セクタープロットの作成

このステップでは、GridHelperCurveLinearを使ってセクタープロットを作成します。矩形でない形状の散布図を作成します。

def setup_axes3(fig, rect):
    tr_rotate = Affine2D().translate(-95, 0)
    tr_scale = Affine2D().scale(np.pi/180., 1.)
    tr = tr_rotate + tr_scale + PolarAxes.PolarTransform()

    grid_locator1 = angle_helper.LocatorHMS(4)
    tick_formatter1 = angle_helper.FormatterHMS()

    grid_locator2 = MaxNLocator(3)

    ra0, ra1 = 8.*15, 14.*15
    cz0, cz1 = 0, 14000
    grid_helper = floating_axes.GridHelperCurveLinear(
        tr, extremes=(ra0, ra1, cz0, cz1),
        grid_locator1=grid_locator1,
        grid_locator2=grid_locator2,
        tick_formatter1=tick_formatter1,
        tick_formatter2=None)

    ax1 = fig.add_subplot(
        rect, axes_class=floating_axes.FloatingAxes, grid_helper=grid_helper)

    ax1.axis["left"].set_axis_direction("bottom")
    ax1.axis["right"].set_axis_direction("top")

    ax1.axis["bottom"].set_visible(False)
    ax1.axis["top"].set_axis_direction("bottom")
    ax1.axis["top"].toggle(ticklabels=True, label=True)
    ax1.axis["top"].major_ticklabels.set_axis_direction("top")
    ax1.axis["top"].label.set_axis_direction("top")

    ax1.axis["left"].label.set_text(r"cz [km$^{-1}$]")
    ax1.axis["top"].label.set_text(r"$\alpha_{1950}$")
    ax1.grid()

    aux_ax = ax1.get_aux_axes(tr)

    aux_ax.patch = ax1.patch
    ax1.patch.zorder = 0.9

    return ax1, aux_ax

ax3, aux_ax3 = setup_axes3(fig, 133)
theta = (8 + np.random.rand(10)*(14 - 8))*15.
radius = np.random.rand(10)*14000.
aux_ax3.scatter(theta, radius)

プロットの表示

最後に、Matplotlibのshow()関数を使ってプロットを表示する必要があります。

plt.show()

まとめ

この実験では、Matplotlibのfloating_axesモジュールを使って矩形でない形状のカスタムプロットを作成する方法を学びました。異なる座標系を使って散布図、棒グラフ、セクタープロットを作成しました。必要な変換を作成するためにGridHelperCurveLinearを使い、グリッド線を設定するためにFixedLocatorとMaxNLocatorを使い、目盛りのラベルをフォーマットするためにDictFormatterとFormatterHMSを使いました。