DSA 5/2 グラフ描画基礎

# 数値演算、描画用ライブラリ読み込み
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# グラフをinline表示可能にする
%matplotlib inline
# 解像度を上げてinline表示する
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'

# 日本語表示用ライブラリ（matplotlibで日本語を使用したい場合）
import japanize_matplotlib

# Excelファイルを読み込む
df = pd.read_excel('dsa_data1.xlsx', sheet_name ='dsa_01', skiprows = 0)
df

	id	category	data1	data2	data3	data_a	data_b
0	1	0	A	45	23	23	58
1	2	2	C	94	30	18	70
2	3	2	B	53	19	10	70
3	4	2	A	88	27	27	46
4	5	0	B	57	22	14	40
5	6	0	A	79	15	8	58
6	7	1	A	53	17	20	40
7	8	1	C	69	17	30	50
8	9	2	A	80	20	22	42
9	10	0	B	66	25	4	38

# グラフタイトル
plt.title('散布図の作成例', fontsize=22)
plt.xlabel('x軸 (単位)', fontsize=18)
plt.ylabel('y軸 (単位)', fontsize=18)

# Pandasのデータをnumpy形式に変換
x1 = df['data2'].to_numpy()
y1 = df['data3'].to_numpy()

plt.xlim(0, 100)
plt.ylim(0, 40)
plt.grid()
plt.scatter(x1, y1, s=500, c='m', alpha=1, marker='*');

mycolor=['c']*10
mycolor=['c', 'c', 'c', 'm', 'c', 'c', 'g', 'c', 'c', 'c']

# グラフサイズ
plt.figure(figsize=(5,5))

# グラフタイトル
plt.title('散布図の作成例', fontsize=22)
plt.xlabel('x軸 (単位)', fontsize=18)
plt.ylabel('y軸 (単位)', fontsize=18)

# Pandasのデータをnumpy形式に変換
x1 = df['data2'].to_numpy()
y1 = df['data3'].to_numpy()

plt.xlim(0, 100)
plt.ylim(0, 40)

# 目盛の数字のサイズ
plt.tick_params(labelsize=12)

# 描画順の指定: zorder
plt.grid(zorder=1)
#plt.scatter(x1, y1, s=500, c='m', alpha=1, marker='*', zorder=2);
plt.scatter(x1, y1, s=500, c=mycolor, alpha=0.6, marker='$\clubsuit$', zorder=2);

# z軸データの作成
z = np.array([3,6,12,8,6,4,23,2,4,9])*50

# グラフサイズ
plt.figure(figsize=(5,5))

# グラフタイトル
plt.title('z軸情報：marker size', fontsize=22)
plt.xlabel('x軸 (単位)', fontsize=18)
plt.ylabel('y軸 (単位)', fontsize=18)

# Pandasのデータをnumpy形式に変換
x1 = df['data2'].to_numpy()
y1 = df['data3'].to_numpy()

plt.xlim(0, 100)
plt.ylim(0, 40)

# 目盛の数字のサイズ
plt.tick_params(labelsize=12)

# 描画順の指定: zorder
plt.grid(zorder=1)
#plt.scatter(x1, y1, s=500, c='m', alpha=1, marker='*', zorder=2);
plt.scatter(x1, y1, s=z, c='g', alpha=0.6, marker='$\clubsuit$', zorder=2);

Colormapの利用によるz軸情報の表現

# z軸データの作成
z = np.array([3,6,12,8,6,4,13,2,4,9])

# グラフサイズ
plt.figure(figsize=(5,5))

# グラフタイトル
plt.title('散布図の作成例', fontsize=22)
plt.xlabel('x軸 (単位)', fontsize=18)
plt.ylabel('y軸 (単位)', fontsize=18)

# Pandasのデータをnumpy形式に変換
x1 = df['data2'].to_numpy()
y1 = df['data3'].to_numpy()

plt.xlim(0, 100)
plt.ylim(0, 40)

# 目盛の数字のサイズ
plt.tick_params(labelsize=12)

# 描画順の指定: zorder
plt.grid(zorder=1)
#plt.scatter(x1, y1, s=500, c='m', alpha=1, marker='*', zorder=2);
plt.scatter(x1, y1, s=200, c=z,  marker='s', zorder=2, cmap='Greens')

# color barの追加
plt.colorbar();

len(x1)
z = [3,6,12,8,6,4,23,2,4,9]
len(z)

10

# グラフサイズ
plt.figure(figsize=(5,5))

# グラフタイトル
plt.title('散布図の作成例', fontsize=22)
plt.xlabel('x軸 (単位)', fontsize=18)
plt.ylabel('y軸 (単位)', fontsize=18)

# Pandasのデータをnumpy形式に変換
x1 = df['data2'].to_numpy()
y1 = df['data3'].to_numpy()

plt.xlim(0, 100)
plt.ylim(0, 40)

# 目盛の数字のサイズ
plt.tick_params(labelsize=12)

# 描画順の指定: zorder
plt.grid(zorder=1)
#plt.scatter(x1, y1, s=500, c='m', alpha=1, marker='*', zorder=2);
plt.scatter(x1, y1, s=500, c='g', alpha=0.6, marker='$\clubsuit$', zorder=2);

# グラフの保存
plt.savefig('test2.png', bbox_inches='tight', dpi=360, transparent=True);

散布図・折れ線図公式ドキュメント

matplotlib.pyplot 散布図公式
matplotlib.pyplot 折れ線図公式

■ 参考サイト（old versionと表示されるが、こちらの方が見やすい）

• [グラフ全般] https://matplotlib.org/3.1.0/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html
• [マーカーの種類] https://matplotlib.org/api/markers_api.html
• [マーカー塗りの種類] https://matplotlib.org/examples/lines_bars_and_markers/marker_fillstyle_reference.html
• [線の種類1] https://matplotlib.org/examples/lines_bars_and_markers/line_styles_reference.html
• [線の種類2] https://matplotlib.org/examples/lines_bars_and_markers/linestyles.html
• [線＋マーカーの種類] https://matplotlib.org/examples/lines_bars_and_markers/marker_reference.html
• [カラーコード] https://matplotlib.org/examples/color/named_colors.html
• [Writing mathematical expressions] https://matplotlib.org/3.5.0/tutorials/text/mathtext.html （プロットのマーカーとして使用可）

その他の主な設定方法

目盛の向き（内側、外側、両側）
plt.rc('xtick', color='k', direction='in') # direction: in, out, inout
plt.rc('ytick', color='k', direction='in')

軸目盛・ラベルを非表示にする
plt.xticks([])

軸ラベルを非表示にする
plt.tick_params(labelbottom=False, labelleft=False, labelright=False, labeltop=False)

軸目盛を非表示にする
plt.tick_params(bottom=False, left=False, right=False, top=False)

任意位置の目盛を表示
plt.xticks([3,6,9])

任意位置の目盛ラベルを変更
plt.xticks([1,2,3,4,5], ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Sally', 'Sue'))

初期設定に戻す
plt.rcdefaults()

枠と目盛を消去
plt.axis("off")

その他の主な設定方法

目盛の向き（内側、外側、両側）
plt.rc('xtick', color='k', direction='in') # direction: in, out, inout
plt.rc('ytick', color='k', direction='in')

軸目盛・ラベルを非表示にする
plt.xticks([])

軸ラベルを非表示にする
plt.tick_params(labelbottom=False, labelleft=False, labelright=False, labeltop=False)

軸目盛を非表示にする
plt.tick_params(bottom=False, left=False, right=False, top=False)

任意位置の目盛を表示
plt.xticks([3,6,9])

任意位置の目盛ラベルを変更
plt.xticks([1,2,3,4,5], ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Sally', 'Sue'))

初期設定に戻す
plt.rcdefaults()

枠と目盛を消去
plt.axis("off")

内包表記

[k*2 for k in range(10)]

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

[k for k in range(10) if k % 2 ==0]

[0, 2, 4, 6, 8]

['c' for k in range(10)]

['c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c']

['c' for k in x1]

['c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c']

x1

array([45, 94, 53, 88, 57, 79, 53, 69, 80, 66], dtype=int64)

mycolor = ['c' if x >= 60 else 'r' for x in x1]
mycolor

['r', 'c', 'r', 'c', 'r', 'c', 'r', 'c', 'c', 'c']