#author("2019-11-07T09:26:43+00:00","","") #mynavi(Python覚え書き) #setlinebreak(on); * 目次 [#o6e637f2] #contents - 参考 -- https://matplotlib.org/ -- [[Matplotlib が PC で追加のフォントをインストールしなくても日本語を表示できるようになった:https://qiita.com/yniji/items/2f0fbe0a52e3e067c23c]] -- [[早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話:https://qiita.com/skotaro/items/08dc0b8c5704c94eafb9]] - 関連 -- [[Python]] -- [[Python覚え書き]] -- [[numpy入門]] -- [[pandas入門]] * 概要 [#ubd317a3] #html(<div style="padding-left:10px">) Pythonのグラフ描画ライブラリ Matplotlib の覚え書き。 #html(</div>) * インストール [#na833a68] #html(<div style="padding-left:10px">) #myterm2(){{ pip install matplotlib }} #html(</div>) * 使い方 [#r8b777f2] #html(<div style="padding-left:10px">) ** 日本語対応 [#te98a037] #html(<div style="padding-left: 10px;">) #TODO #html(</div>) ** 折れ線グラフの描画 [#zacf5ffd] #html(<div style="padding-left: 10px;">) #TODO #html(</div>) ** 散布図の描画 [#qde44fee] #html(<div style="padding-left: 10px;">) #TODO #html(</div>) ** ヒストグラムの描画 [#k14c4a4d] #html(<div style="padding-left: 10px;">) https://matplotlib.org/3.1.0/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.hist.html #mycode2(){{ 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 [#u0d1dcdb] #html(<div style="padding-left: 10px;">) %%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) // μ = 0, σ2 = 1 である標準正規分布(1次元)のグラフを描いてみる。 #mycode2(){{ normal_data = np.random.normal(0, 1.0, 1000) plt.hist(normal_data, bins=bins_num, density=True) plt.grid(True) plt.show() }} //# y軸のメモリを再計算() //ax.yaxis.set_ticklabels(["{:0.2f}".format(i / (sum(hist_values) / data_num)) for i in ax.yaxis.get_ticklocs()]) #html(</div>) #html(</div>) ** 目盛りの設定 [#q7ebc060] #html(<div style="padding-left: 10px;">) #TODO #html(</div>) ** グリッドの描画 [#od6e450a] #html(<div style="padding-left: 10px;">) #TODO #html(</div>) ** 判例の描画 [#y044c7c9] #html(<div style="padding-left: 10px;">) #TODO #html(</div>) ** 線の設定 [#p609ce4d] #html(<div style="padding-left: 10px;">) #TODO #html(</div>) ** グラフを重ねる [#xad12c1a] #html(<div style="padding-left: 10px;">) #TODO #html(</div>) ** 任意の位置に線を引く [#hd97127f] #html(<div style="padding-left: 10px;">) #TODO #html(</div>) ** 任意の位置に文字を書く [#db59fdb4] #html(<div style="padding-left: 10px;">) #TODO #html(</div>) ** 領域を分割して複数のグラフを描く [#ia539f4d] #html(<div style="padding-left: 10px;">) #TODO #html(</div>) #html(</div>) // 使い方 END * サンプル [#hf0becef] #html(<div style="padding-left: 10px">) 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 &ref(sample_loadaverage.csv); sample.py #mycode2(){{ # coding: utf-8 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 [#o8edbe1f] &ref(sample_loadaverage.png); #html(</div>)