Matplotlib 注釈のマスター

はじめに

この実験では、Matplotlib のプロットに注釈を追加する方法を学びます。注釈は、特定のデータポイントを強調したり、視聴者に追加情報を提供したりするのに役立ちます。注釈には、テキスト、矢印、形状などが含まれます。ここでは、プロットに注釈を追加する方法、注釈をカスタマイズする方法、および注釈の配置方法を学びます。

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。

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Matplotlib をインポートする

Matplotlib を使用し始める前に、まずインポートする必要があります。次のコードでは、Matplotlib をインポートして、そのグラフ作成関数を使用できるようにします。

import matplotlib.pyplot as plt

グラフを作成する

ここでは、注釈付きのグラフを作成します。次のコードでは、2 つのデータポイントを持つグラフを作成します。

fig, ax = plt.subplots()
x = [1, 2]
y = [3, 4]
ax.plot(x, y, "o")

テキスト注釈を追加する

ここでは、グラフにテキスト注釈を追加します。次のコードでは、最初のデータポイントに「Data Point 1」というテキストを追加します。

ax.annotate("Data Point 1", xy=(1, 3), xytext=(1.5, 3.5),
            arrowprops=dict(facecolor="black", shrink=0.05))

矢印注釈を追加する

ここでは、グラフに矢印注釈を追加します。次のコードでは、最初のデータポイントから 2 番目のデータポイントに矢印を追加します。

ax.annotate("", xy=(1, 3), xytext=(2, 4),
            arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3"))

形状注釈を追加する

ここでは、グラフに形状注釈を追加します。次のコードでは、2 番目のデータポイントの周りに四角形を追加します。

bbox = dict(boxstyle="round", fc="0.8")
ax.annotate("Data Point 2", xy=(2, 4), xytext=(2.5, 4.5),
            bbox=bbox,
            arrowprops=dict(facecolor="black", shrink=0.05))

注釈のカスタマイズ

フォントサイズ、フォントカラー、矢印スタイルを変更することで、注釈をカスタマイズできます。次のコードでは、テキスト注釈のフォントサイズ、フォントカラー、矢印スタイルを変更します。

ax.annotate("Data Point 1", xy=(1, 3), xytext=(1.5, 3.5),
            arrowprops=dict(facecolor="black", shrink=0.05, arrowstyle="->"),
            fontsize=12, color="red")

注釈の配置

異なる座標系を使って注釈の配置を行うことができます。次のコードでは、データ座標を使ってテキスト注釈を配置し、グラフ座標を使って矢印注釈を配置します。

ax.annotate("Data Point 1", xy=(1, 3), xytext=(1.5, 3.5),
            arrowprops=dict(facecolor="black", shrink=0.05),
            xycoords="data", textcoords="data")
ax.annotate("", xy=(1, 3), xytext=(0.5, 0.5),
            arrowprops=dict(facecolor="black", shrink=0.05),
            xycoords="data", textcoords="figure fraction")

まとめ

この実験では、Matplotlib のグラフに注釈を追加する方法を学びました。テキスト、矢印、形状の注釈を追加し、それらをカスタマイズし、配置する方法を学びました。注釈は、特定のデータポイントを強調するか、視聴者に追加情報を提供するのに役立ちます。

シンプルな Matplotlib 注釈