Matplotlib の対称ログプロット：簡単にデータを可視化する

はじめに

Matplotlibは、Pythonで広く使用されるデータ可視化ライブラリです。これにより、ユーザーは折れ線グラフ、散布図、棒グラフなど、さまざまな種類の可視化を作成できます。この実験では、Matplotlibの symlog 軸スケーリングを使用して対称ログプロットを作成する方法を学びます。

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。すぐに問題を解決いたします。

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlotCustomizationGroup(["Plot Customization"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") matplotlib/PlottingDataGroup -.-> matplotlib/line_plots("Line Plots") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") matplotlib/PlotCustomizationGroup -.-> matplotlib/grid_config("Grid Configuration") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/numerical_computing("Numerical Computing") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48978{{"Matplotlib の対称ログプロット"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48978{{"Matplotlib の対称ログプロット"}} matplotlib/line_plots -.-> lab-48978{{"Matplotlib の対称ログプロット"}} python/tuples -.-> lab-48978{{"Matplotlib の対称ログプロット"}} matplotlib/grid_config -.-> lab-48978{{"Matplotlib の対称ログプロット"}} python/importing_modules -.-> lab-48978{{"Matplotlib の対称ログプロット"}} python/numerical_computing -.-> lab-48978{{"Matplotlib の対称ログプロット"}} python/data_visualization -.-> lab-48978{{"Matplotlib の対称ログプロット"}} end

ライブラリのインポート

始める前に、必要なライブラリをインポートする必要があります。この実験では、MatplotlibとNumPyを使用します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

データの生成

次に、プロットするためのデータを生成する必要があります。この例では、3つの配列を作成します。1つはx軸の値用、1つは最初のプロットのy軸の値用、そして1つは3番目のプロットのy軸の値用です。

dt = 0.01
x = np.arange(-50.0, 50.0, dt)
y1 = np.arange(0, 100.0, dt)
y3 = np.sin(x / 3.0)

プロットの作成

データが用意できたので、プロットを作成しましょう。異なる symlog 軸スケーリングを持つ3つのサブプロットを作成します。

fig, (ax0, ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=3)

x軸にsymlogプロットを作成する

最初のサブプロットでは、x軸に symlog プロットを作成します。また、x軸に補助グリッドを追加します。

ax0.plot(x, y1)
ax0.set_xscale('symlog')
ax0.set_ylabel('symlogx')
ax0.grid()
ax0.xaxis.grid(which='minor')

y軸にsymlogプロットを作成する

2番目のサブプロットでは、y軸に symlog プロットを作成します。

ax1.plot(y1, x)
ax1.set_yscale('symlog')
ax1.set_ylabel('symlogy')

x軸とy軸の両方にsymlogプロットを作成する

3番目のサブプロットでは、x軸とy軸の両方に symlog プロットを作成します。また、linthresh パラメータを0.015に設定します。

ax2.plot(x, y3)
ax2.set_xscale('symlog')
ax2.set_yscale('symlog', linthresh=0.015)
ax2.grid()
ax2.set_ylabel('symlog both')

プロットを表示する

最後に、show() メソッドを使ってプロットを表示できます。

plt.show()

まとめ

この実験では、Matplotlibで symlog 軸スケーリングを使用して対称ログプロットを作成する方法を学びました。具体的には、x軸、y軸、およびx軸とy軸の両方に symlog プロットを作成する方法を学びました。