目次

概要

Pythonのグラフ描画ライブラリ Matplotlib の覚え書き。

インストール

pip install matplotlib

使い方

日本語を描画する場合

日本語が文字化けする場合、フォント一覧から日本語表示可能なフォントを選んで font.family に設定する。

import matplotlib
import re
[f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist if re.match('.*Gothic.*', f.name)]

確認結果

['Apple SD Gothic Neo',
 'Franklin Gothic Medium',
 'Franklin Gothic Book',
 'Hiragino Maru Gothic Pro',
 'AppleGothic',
 'MS PGothic',
 'MS Gothic',
 'HGMaruGothicMPRO',
 'Franklin Gothic Medium',
 'HGGothicE',
 'Noto Sans Gothic',
 'Franklin Gothic Book']

フィントを設定

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'Hiragino Maru Gothic Pro'

日本語表示可能なフォントがない場合は、以下のURLよりIPAフォントの「4書体パック」をダウンロード 及び 解凍。
https://ipafont.ipa.go.jp/old/ipafont/download.html

解凍してできた ttf を以下のディレクトリに配置する。

import os
import matplotlib
print(os.path.join(matplotlib.get_data_path(), "fonts"))

あとは上記と同じ用に rcParams でフォントを設定するだけ。
設定するフォント名は、先程ダウンロードしたファイルの README に書いてある。

Readme_IPAfont00303.txt

 :
IPA Font (IPA Fonts 4 fonts package)   IPAfont00303.zip
|--Readme   Readme_IPAfont00303.txt
|--IPA Font License Agreement v1.0   IPA_Font_License_Agreement_v1.0.txt
|--IPAGothic   ipag.ttf
|--IPAPGothic   ipagp.ttf
|--IPAMincho   ipam.ttf
|--IPAPMincho   ipamp.ttf
 :

うまく表示されない場合はキャッシュを削除して jupyter notebook を再起動。

キャッシュディレクトリの確認

matplotlib.get_cachedir()

キャッシュの削除

mv ~/.matplotlib ~/.matplotlib_BAK
mv ~/.cache/matplotlib ~/.cache/matplotlib_BAK      # こっちもかも

線グラフの描画

https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#plt.rcParams['font.family'] = 'Hiragino Maru Gothic Pro'

x = np.arange(10)
y = x**2
plt.plot(x, y, c="green")
plt.xlim(-1, 11)
plt.ylim(-10, 100)
plt.xlabel("X軸")
plt.ylabel("Y軸")
plt.show()

散布図の描画

https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed()
x = np.random.uniform(1, 100, 20)
y = x + np.random.uniform(-10, 10, x.shape[0])
plt.scatter(x, y, c="red", marker="x")
plt.ylim(-20,120)
plt.xlim(-20,120)
plt.show()

ヒストグラムの描画

https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.hist.html

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([42, 32, 44, 43, 36, 14, 22, 35, 45])
plt.hist(x, range=[0, 50], bins=10)
plt.grid(True)
plt.show()

ヒストグラムの正規化

normed=1 density=True を指定するとヒストグラムが正規化される。(binの面積の合計は1.0となる)

bins_num = 10  # 階級の数
data_num = 1000
normal_data = np.random.normal(0, 1.0, data_num)

plt.hist(normal_data, bins=bins_num, density=True)
plt.grid(True)
plt.show()

目盛りを密度(パーセンテージ)で描画したい場合は、weight を調整するか、目盛りを再計算する。

hist_weight = np.zeros(len(normal_data)) + 1 / len(normal_data) * 100
plt.hist(normal_data, bins=bins_num, weights=hist_weight)

目盛りの設定

xticks または yticks で目盛りラベルを設定する事ができる。
※figureの場合は set_xticks または set_yticks。

bins_num = 10
data_num = 1000
normal_data = np.random.normal(0, 1.0, data_num)

plt.hist(normal_data, bins=bins_num, density=True)
plt.yticks([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6])  # Y軸メモリを設定
plt.grid(True)
plt.show()

グリッドの描画

plt.grid(True)

グラフを重ねる

複数回 plot する事で、複数のグラフを描画する事ができる。
また、plot 時に label を指定しつつ、plt.legend を呼ぶことで凡例を表示する事ができる。

data1 = np.random.normal(0, 1.0, 100)
data2 = np.random.normal(0, 1.0, 100)

plt.plot(data1, label="data1")
plt.plot(data2, label="data2")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

凡例の設定

https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.legend.html

# フォントサイズ
plt.legend(fontsize=10)

# 影付き
plt.legend(shadow=True)

# 凡例の位置を指定
plt.legend(loc='upper right')
#plt.legend(loc='lower left')

# 図に対する相対的な位置指定
plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1))

線の設定

TODO:

任意の位置に線を引く

TODO:

任意の位置に文字を書く

TODO:

領域を分割して複数のグラフを描く

from matplotlib import pyplot as plt

data = [20, 37, 41, 25, 31, 28, 32, 44, 29, 23]

# 日本語フォントを利用可能にしておく
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Hiragino Maru Gothic Pro', 'Yu Gothic', 'Meirio', 'Takao', 'IPAexGothic', 'IPAPGothic', 'Noto Sans CJK JP']

fig = plt.figure(figsize=(15, 5))

# グラフ1
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)
ax1.plot(data, color="#ef1234")
ax1.set_title("線グラフ")

# グラフ2
ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2)
ax2.hist(data, bins=15)
ax2.set_title("ヒストグラム")

plt.show()

サンプル

サーバーのロードアベレージの時系列データをグラフ描画してみる。

サンプルデータ
filesample_loadaverage.csv

sample.py

import io
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import base64


def main():

  df = pd.read_csv("sample_loadaverage.csv")

  # 日本語フォントを利用可能にしておく
  plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Hiragino Maru Gothic Pro', 'Yu Gothic', 'Meirio', 'Takao', 'IPAexGothic', 'IPAPGothic', 'Noto Sans CJK JP']

  plt.title("2019-08-01", size = 10, color = "black")
  plt.suptitle("Load Average", size = 12, color = "black")
  plt.xticks(np.arange(0, 144, 6), np.arange(0, 24))
  plt.xlabel("時刻")
  plt.ylabel("ロードアベレージ")

  plt.plot(df["datetime"], df["load-average01"])

  # そのまま描画(jupyter notebook 等の場合)
  plt.show()

  # ファイルに出力
  plt.savefig("sample_loadaverage.png")

  # 画像データを取得
  buff = io.BytesIO()
  plt.savefig(buff, format="png")
  plt.close()

  # 画像データをbase64エンコードしてHTMLに出力.
  with open("sample_loadaverage.html", "w") as f:
    encoded_image = base64.b64encode(buff.getvalue()).decode("utf-8")
    f.write("<!doctype html>")
    f.write("<html>")
    f.write("<meta charset='utf-8'>")
    f.write("<img src='data:image/png;base64," + encoded_image + "' />")
    f.write("</html>")

if __name__ == "__main__":
  main()

結果

sample_loadaverage.png


添付ファイル: filesample_loadaverage.csv 8件 [詳細] filesample_loadaverage.png 3件 [詳細]

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Last-modified: 2019-09-02 (月) 20:18:17 (394d)