Matplotlib
matplotlibの知人I.
matplotlibのPythonはハードコピー形式、インタラクティブクロスプラットフォーム環境の様々なレベルで出版品質のグラフィックスを生成するオープンソースのグラフィックスライブラリです。matplotlibのことで、開発者は、わずか数行のコードを必要とすることができ、図面、ヒストグラム、パワースペクトル、散乱を生成することができます。どの関数呼び出しのセットはmatplotlibの仕事を一緒に作り、MATLABは非常に似ているコマンドスタイルを、matplotlib.pyplotあります。描画領域に、ポイントを作成し、ポイントは各タグに追加され、どのようにドット、どのように図に描画領域を作成するには、パターンを作成するには、次の各機能pyploは、彼は、例えば、異なる機能を呼び出します一部が変更されたラベルのグラフィックスを使用して、線を引きます。
第二の基本的な使用
画像の基本的な機能の描画（1）
ランダムnumpyのモジュールによって作成されたデータ、プロットmatplotlibのライブラリ呼び出し（）メソッド、基本的な描画関数：
インポートAS PLT matplotlib.pyplot
インポートnumpyのNP ASを
50＃1〜-1点
X = np.linspace（-1,1,20）
Y 2 = X + 1
plt.plot（X、Y）
plt.show（）
図1に示した画像のY = 2X + 1DE機能：
図1
（ 2）図の画像はじめは
同一平面上に2つの関数の像を描きながら、ここでのFaceColor機能で数字を呼び出すことによって、あなたは、窓枠の色を設定することができます。主な機能は、複数のオフの図を作成する方法を、Figureウィンドウを設定することです。
matplotlib.pyplot AS PLTインポート
インポートnumpyのAS NP
X = np.linspace（-1,1,20）
Y1 = 2 X 2 +
Y2 = 2 X ** 2
plt.figure（NUM = 1、のFaceColor = "赤"）
plt.plot（X、Y1）
plt.figure（2）
plt.plot（X、Y2）
plt.show（）
プロット（）コマンドのパラメータの任意の数、どのインタフェース同図を受信することができる、汎用性のありますここで我々は唯一の私たちは線の色を設定することができ、特定の図形PLT、で呼び出す必要があり、複数の画像を描画し、境界線の色に差があります。
matplotlib.pyplot AS PLTインポート
インポートnumpyのAS NP
X = np.linspace（-1,1,20）
Y1 = 2 X 2 +
Y2 = 2 X ** 2
plt.figure（NUM = 1、のFaceColor = "赤"）
plt.plot（X、Y1）
plt.figure（2）
plt.plot（X、Y1、色= 'オレンジ'）
plt.plot（X、Y2、色= 'ピンク'、をlineStyle = ' - '）
PLT。表示され（）
（3）はXY軸の興味深い配置
plt.xlim（（0,8））、
（- 1,7）、（）plt.ylim
タグ#xy軸
plt.xlabel（ 'アクシム-X'）
plt.ylabel（「Yを-axim '）
）（plt.xticks
＃タグデータポイント意味
plt.yticks（[0,2,4,7]、['小'' alittleが''大きい'' MOUT「]）
plt.show （）
（4）が設けられている凡例凡例
凡例凡例は、一般に、複数のラインに関数を適用するような方法をクリア、次の2つの関数は、養鶏場の物理的な意味で表され、変化の数は豚を有するものとされているように、物理的な意味を示しますスコア鶏や豚の数を持っていると区別、線分上にマークされたラベルに加えて、他の方法は、凡例凡例優れている：
#L号は、離間後
L1、plt.plot =（X、Y1）
L2、PLT =を.PLOT（X、Y2、色= 'ピンク'、をlineStyle = ' - '）
＃1 LOC =ベスト、アッパー、右アッパー、左、下、左、下、右、右、センターを左
ラベルと位置＃マップ
plt.legend（ =ハンドル[L1、L2]、ラベル= [ '豚'、 'チキン']、LOC = '下右'）
plt.show（）
すべての描画（5）画像
機能について説明しました：
plt.plot（X、Y、FMT、 ...） プロットグラフ
plt.boxplot（データ、ノッチ、位置）は、図の中のボックス描画する
plt.bar（左、高さ、幅、底）を描く棒グラフ
plt.barh （幅、下、左、高さ ）、 水平バー
plt.polar（ティラ、r）は極座標図
plt.pie（データ、爆発）パイ
plt.psd（X、NFFT = 256、 pad_to、FS） パワースペクトル図密度
plt.specgram（X、NFFT = 256、 pad_to、F） スペクトル
plt.cohere（X、Y、NFFT = 256、FS）のXY 相関関数
plt.scatter（x、y）を散布xおよびyは同じ長さである
plt.step（X、Y、ここ）図順序のステップ
plt.hist（X、ビン、ノルム）ヒストグラム
plt.contour（X、Y、Z、 N） の等価図を
plt.vlines（）垂直図
plt.stem（X、Y、linefmt、 marketfmt） 薪マップ
plt.plot_date（）データの日付
そのようなすべてのグレードの学生の大学の数の比率などの各種データに容易占有のパーセンテージを示す＃円グラフ：
PLT ASインポートmatplotlib.pyplotを
ラベル= '新入生'、 '年生 '、 'ジュニア'、 'シニア' ＃ カスタムラベル
サイズ= [22、26、28 、24]＃ 割合のパー
色= [ '黄緑色'、 '金'、 'lightskyblue'、 ] 'lightcoral'色の各ブロックのため＃
爆発=（0、0.1、0 、0）＃は、 第3のブロック強調表示
plt.pie（サイズ、爆発=爆発、 ％ラベル=ラベル、色=色、autopct =「％1.1f ％ 'シャドウ=真、startAngleの= 90）
plt.axis（'等しい「）＃は、円、楕円回避圧縮比として表示
plt.sh
以下に示す
##のヒストグラム：
インポートnumpyのaSにNP
インポートPLTとしてmatplotlib.pyplot
np.random.seed（0）
MU、シグマ= 100、平均値と標準偏差＃20である
A = np.random.normal（MU、シグマ、サイズ= 100）
= plt.hist（histtypeのA、20は、密度である。1、= ）のFaceColor =「R＆LT」、アルファ= 0.75「stepfilled」
の代表的なヒストグラムビンの数である＃20
高さの発生を示す、0 =正常;＃ノルム= 1、番号1は、正規化された合計が発生しています番号
plt.title（「データベース」）
plt.show（）
#animationアニメーション
関数動的アニメーションが周期関数の特性の分析を容易にする、それは正弦関数に次の、異なるセクションにおける動的視覚特性の単調関数を示すことができます例：
インポートnumpyのAS NP
PLTのASインポートmatplotlib.pyplot
＃アニメーションモジュール
matplotlibのインポートアニメーションから
図、AX = plt.subplots（）
X = np.arange（0,2 np.pi、0.01）
ライン、= ax.plot （X、np.sin（X））
＃更新モード、ループ
DEFアニメート（I）：
line.set_ydata（np.sin（I + X / 100））
ライン、戻り
DEFのinit（）：
（line.set_ydataをNP .sin（X））
ライン、戻り
＃ラベル、長さ、フレームの数、長区間、
ANI = animation.FuncAnimation（図=図、FUNC =アニメーション、フレーム= 100、INIT = init_func、間隔= 20は、ブリット= Falseで）
plt.show（）
III。概要
本格的な研究に値する画像直感的な数学の問題と描画にmatplolibモジュールの簡単で便利なソリューションです。
