設定と取得

PythonPythonBeginner
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💡 このチュートリアルは英語版からAIによって翻訳されています。原文を確認するには、 ここをクリックしてください

はじめに

Matplotlibは、Pythonで静的、アニメーション、インタラクティブなビジュアライゼーションを作成するために使用されるPythonライブラリです。これにより、折れ線グラフ、散布図、棒グラフ、ヒストグラム、3Dプロットなど、幅広いビジュアライゼーションを作成できます。このチュートリアルでは、データの可視化のためのオブジェクトのプロパティを設定および取得するためにpyplotインターフェイスをどのように使用するかを学びます。

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が読み込み終わ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 python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) 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"]) 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/lists("Lists") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") matplotlib/PlotCustomizationGroup -.-> matplotlib/line_styles_colors("Customizing Line Styles and Colors") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48923{{"設定と取得"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48923{{"設定と取得"}} matplotlib/line_plots -.-> lab-48923{{"設定と取得"}} python/lists -.-> lab-48923{{"設定と取得"}} python/tuples -.-> lab-48923{{"設定と取得"}} matplotlib/line_styles_colors -.-> lab-48923{{"設定と取得"}} python/importing_modules -.-> lab-48923{{"設定と取得"}} python/data_visualization -.-> lab-48923{{"設定と取得"}} end

Matplotlibのインストール

始める前に、ターミナルまたはコマンドプロンプトで以下のコマンドを使用してMatplotlibをインストールする必要があります。

!pip install matplotlib

Matplotlibのインポート

Matplotlibを使用するには、Pythonスクリプトで以下のimport文を使用してインポートする必要があります。

import matplotlib.pyplot as plt

プロパティの設定

pyplotインターフェイスを使うと、データの可視化のためのオブジェクトのプロパティを設定および取得できます。オブジェクトのプロパティを設定するには、setpメソッドを使用します。たとえば、線の線種を破線に設定するには、次のコードを使用します。

line, = plt.plot([1, 2, 3])
plt.setp(line, linestyle='--')

引数の有効な型を知りたい場合は、値なしで設定したいプロパティの名前を指定できます。

plt.setp(line, 'linestyle')

これにより、次の出力が返されます。

linestyle: {'-', '--', '-.', ':', '', (offset, on-off-seq),...}

設定できるすべてのプロパティとその可能な値を表示したい場合は、次のコードを使用できます。

plt.setp(line)

これにより、プロパティとその可能な値の長いリストが返されます。

プロパティの取得

オブジェクトのプロパティを取得するには、getpメソッドを使用できます。これを使って、単一の属性の値を照会できます。

plt.getp(line, 'linewidth')

これにより、線オブジェクトの線幅プロパティの値が返されます。

また、getpを使って、オブジェクトのすべての属性/値のペアを取得することもできます。

plt.getp(line)

これにより、すべてのプロパティとその値の長いリストが返されます。

エイリアス

対話型モードでの入力回数を減らすために、多くのプロパティには短いエイリアスがあります。たとえば、'linewidth' の 'lw' や'markeredgecolor' の'mec' などです。インスペクションモードで set または get を呼び出すとき、これらのプロパティは 'fullname' または 'aliasname' としてリストされます。

l1, l2 = plt.plot([1, 2, 3], [2, 3, 4], [1, 2, 3], [3, 4, 5])
plt.setp(l1, linewidth=2, color='r')
plt.setp(l2, linewidth=1, color='g')

まとめ

このチュートリアルでは、Matplotlibのpyplotインターフェイスを使って、データの可視化のためのオブジェクトのプロパティを設定および取得する方法を学びました。オブジェクトのプロパティを設定するには setp メソッドを、取得するには getp メソッドを使用しました。また、入力回数を減らすためのプロパティのエイリアスについても学びました。Matplotlibは、Pythonで幅広い種類の可視化を作成できる強力なライブラリです。