Matplotlib でグラフプログラミング【Python】

1 ：2009/10/24 〜 最終レス ：2012/10/11

高機能で柔軟性があり、使い易く、数式表示がデフォルトで可能で、
美しいグラフが作成できる人気のグラフライブラリである Matplotlib
のスレッドです。

ギャラリー
http://matplotlib.sourceforge.net/gallery.html
http://matplotlib.sourceforge.net/users/screenshots.html
ユーザーズガイド
http://matplotlib.sourceforge.net/contents.html
ダウンロード
http://sourceforge.net/projects/matplotlib/files/matplotlib/matplotlib-0.99.1/

2 ：

このスレッドは天才チンパンジー「アイちゃん」が
言語訓練のために立てたものです。
アイと研究員とのやり取りに利用するスレッドなので、
関係者以外は書きこまないで下さい。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　京都大学霊長類研究所

3 ：

http://pc12.2ch.net/test/read.cgi/unix/1164719425/708 より：

gnuplot vs matplotlib
2Dプロット系： "できること" で言えば、パイチャートなどがデフォルト
でプロットできる matplotlib の方が上。ちょっと混み入った設定や
アノテーションの加え方も matplotlib の方が楽。
3Dプロット系： 完成度と速度の面で gnuplot の勝ち。
プロットプログラムの再利用性： これは matplotlib の余裕勝ち。
見た目の綺麗さ： matplotlibではデフォでグラフにアンチエイリアスや
ヒンティングがかかっている。gnuplot だと wx 末端を使えば
matplotlibのそれとほとんど同様になるが、他の末端も
含めて評価するとmatplotlibに軍配が上がる。
数式： TeXのフォントがデフォルトで入っていて、インストール直後
LaTeXのインストール無しでも即効TeXと同じように書けるので matplotlib の勝ち。
結論としては、多種多様のプロットを生成したいのであれば、
matplotlibを使った方が長期的に見て効率が良さそう。特に python 使い
であれば、断然 matplotlib の方が有利。それと、gnuplotはあまり融通
が効かず、ちょっとした変更が時に面倒だったり、"できそうでできない"
ことが何気に結構あったりしたが、matplotlibなら、その心配は無さそう。
しかし、「簡単にsin(x)のプロットが作れればいいやー」程度のユーザーなら、
gnuplotでいいと思うし、そういった単純なグラフなら gnuplot の方が簡単。

4 ：

>>1乙。ありがとう！

5 ：

自分でスレ立てといて言うのもなんだが、
google、インデックス早っ!
もう既にこのスレが検索結果(結構上位)に引掛ってるし。
ttp://www.google.com/search?q=matplotlib&hl=ja&lr=lang_ja

6 ：

Debianでmatplotlibインストールしたら、バージョンが0.98.1だったぁ！
3次元プロットがギリできない〜

7 ：

三次元空間において、
曲面 z = f(x,y)と
曲面 z = g(x,y)
が交わる曲線をプロットする良い方法はあるかな？

8 ：

>>7
普通に同じaxesにfとgを加えればいいでしょ。
使ったことないけど、 ax.add_collection3d 見てみれば？
ttp://matplotlib.sourceforge.net/examples/mplot3d/polys3d_demo.html

9 ：

これ良くできてるけど、意外と知られてないよね。
gnuplotだけで頑張ってる人は一見の価値あり。

10 ：

gnuplotだと付属のヘルプで大体マスターできるけど、
matplotlibって何か簡潔で分かり易いのない？

11 ：

gnuplotで頑張ってきた人だけど、おもしろそうなので
ちょっと遊んでみます。

12 ：

gnuplotだと『splot 'data.dat' using 5:6:18』とすればプロットしてくれたけど、
こっちでは自分で全部書かないといけないのかな？
自分は↓こうしているんだけど、もっと簡単な方法ってある？
#!/usr/bin/env python
import re
myRegExp = re.compile('^\s*#')
column1 = 5
column2 = 6
column3 = 18
X = []
Y = []
Y = []
fname = open('data.dat', 'r')
for lines in fname:
　 if myRegExp.match(lines):
　 　 print '1 line ignored.'
　 else:
　 　 itemList = lines.split()
　 　 X.append( float( itemList[ column1 ] ) )
　 　 Y.append( float( itemList[ column2 ] ) )
　 　 Z.append( float( itemList[ column3 ] ) )

13 ：

基本的にプロット用のライブラリだから、データの用意は自分で...って感じだけど、
テキスト形式を読みこむ関数はある（実際はmatplotlibのバックエンドのnumpyの機能）。
import pylab
data = pylab.loadtxt("data.dat", comments="#")
X, Y, Z = data[:,(5, 6, 8)]

14 ：

>>12
即席で書いたやつだが、こうすれば良し。
LL = [ line.strip().split() for line in file('data.dat') ]
columns = map(list, zip(*LL))
columns[4], columns[5], column[18]

15 ：

matplotlibはpythonのライブラリだけど、
コアな計算部分は numpy や PIL だから、
中身は大体Cの部分が実行されてるよね？
スピードはgnuplotと比べてどのぐらい違うんだろうか？

16 ：

>>13-14
ありがとう！だいぶ短くなるんですね。
pythonを使うのが初めてなので、まず言語の勉強から始めなければ。

17 ：

>>13
NumPyでこんなスライスができるのは知らなかった

18 ：

これはまれにみる糞スレage

19 ：

python 使いで gnuplot の限界を感じた人が
使うってだけじゃなくて matplotlib 自体がお目あてで
来る人もいるんだねぇ
そういう人むけのチュートリアルとかが出来るといいね

20 ：

Matplotlibでgriddataを使っているヒトいますか？ちゃんと動きますか？
Debianにgriddataをソースからインストールしたのですが、
セグメントエラーを吐くようになってしまいました。

21 ：

>>1
ギャラリーにSICPで見かけたおねえさんがｗ

22 ：

lenaだよ

23 ：

pngファイルを読み込んでそれをそのままmatplotで表示って、
皆さんどうやってますか？

24 ：

>>23
うーん・・・。
背景にしたいの？

25 ：

>>24
たとえば入力した画像の明るさを読み取って、ある値以上の明るさの画素は白、他は黒にして出力
などといった画像処理につなげたいのですが…

26 ：

import pylab
import scipy.misc
m = scipy.misc.imread("grayscale.png")
pylab.imshow(m < 127)
pylab.savefig("output.png")
こんなんでどう？

27 ：

>>26
おお!ありがとうございます!
今ちょっと手元に無いので明日試してみます

28 ：

研究室の友人（C言語しか知らない）にPython勧めたら、その場に居合わせた他の研究室の奴に、
「なんでそんな聞いたこともない言語使うの？VBでいいじゃん」
って言われてしまった。理系だったらPythonのがいいと思うんだけどなぁ。。。

29 ：

聞いたことも無いのはお前が不勉強だからだってすぐに言えば良かったのに

30 ：

python しらねーの？w
情弱 プギャー w
でよかったんじゃね？

31 ：

>>28
両方使えるのがいい。
VBはExcel操作できるから、知っていれば意外と使える。

32 ：

excel操作なんか大抵の言語でできるよ（当然pythonも）

33 ：

VBで出来ないことまで出来るよねw

34 ：

Fランク大学は放置しる

35 ：

Excelに10000行くらいのデータを貼り付けてプロットしてる人を見るとアホかと思う

36 ：

>>35
瞬時に結果表示できるなら、それで問題ない。

37 ：

データをとるたびにそれを繰り返してるってことでしょ。

38 ：

Excelって小学生並みのアホなグラフしか描けないのに何で使うのかな

39 ：

商品として優れてるからだろ。
いい製品なんて大抵ゴミだし。

40 ：

>>37
まぁ、コピペの部分ぐらいはマクロ使うかな。

41 ：

あんま、話題ないんね。
なんか良い入門ないかな。
28だけど、研究室に布教しようと努力中。。

42 ：

最近使いはじめたよ。
便利でキレイでいいね。
gnuplot みたいな手軽さは無いけど。
サクっとグラフを見たいときは gnuplot で
貼り付けたい時なんかは、もう Matplotlib だね。

43 ：

入門書と言えばBeginning Python Visualization位しか持ってないんだけど、
他にある？
この本でもChapter 6で扱ってるだけ。
あんまり詳しくない。
もっと網羅的な奴ないかな。

44 ：

matplotlib でplot 出力するのは
たいてい png な説明がでてるけど
ps/eps にしてもなんか"画像(ラスタイメージ)"になってるね?
細かいデータを打って拡大すると
ticとかが同じ線幅のはずなのに太かったり細かったりって
なっちゃうのはどうにかならないのかな?
(savefig で dpi=200 とかしてもダメみたい…)
あと，"真ん中あたりに小さくグラフが描画される" けど
もっと出力サイズ一杯に描画する方法ないんでしょうか?
(.ps だと a4目一杯)
savefig にはそういうオプションなさそうだけど…

45 ：

手元の環境では普通にベクトルデータで生成されるよ。svgはどう？

46 ：

あれ，そうですか．
確かに ps データのなかを改めて見ると
そんな感じに見えますね… orz
うーんなんでだろう．
gv で見るときの問題なのかなぁ...

47 ：

matplotlib で line なグラフを描くとき
線種って結構限られていますよね?
実線('-') 破線('-.') 点線(':')
gnuplot だと(指定方法が色とごっちゃになってる問題はありますが)
10種類以上くらいの破線種類なんかがあったりしますが，
破線の種類なんかをもっと沢山用意してプロットするのは
できないんでしょうか?
-・-・- とか −−・−−・−−・−− とか
line の属性をほいほいっと弄れば出来るとか…

48 ：

(line1, ) = plot([1, 2, 3], [3, 4, 5])
line1.set_dashes((2, 1, 2, 1, 2, 5)) # インクのon/offを交互に指定
savefig("asdf.png")
もっといい方法があるかもしれないですが

49 ：

くだすれPython(超初心者用)から来ました。
オライリーの「集合知プログラミング」にnumpyを使った非負値行列因子分解と言うのがあるのですが
(ソースは英語版ですが http://examples.oreilly.com/9780596529321/ から落とせます)、
これを乗法的更新ルールというので行うと
http://pc12.2ch.net/test/read.cgi/tech/1256350845/785 のようにすぐにNaNになってしまいます
(10回に一回のprint costを毎回print costするようにすると３周目でnanになるようです)。
このスレの方ならnumpyのことをご存知で無いかと思い質問したしだいです。よろしくお願いします。

50 ：

ソースコードは10章のnmf.py(データ取得部はnewsfeatures.py)を見てください。

51 ：

numpyのバージョンは？

52 ：

>>51
numpy-1.4.0-win32-superpack-python2.6
をインストールしました。

53 ：

>>52
nnmf.pyを落としてきて，ちょっと見てみたけど
29行目のループ終了条件
if cost == 0: break
を
if cost < 1e-8: break
とかにすればいいんじゃない？

54 ：

>>53
レスありがとうございます。ただcosr==0も終了条件なのですが、
繰り返し回数の最大はiterで引数で与えているので、あまり関係ないかと。
3回繰り返すとnanが出てくるようです。

55 ：

いやこれ繰り返し回数じゃなくて
二乗距離でしょ？
かえてやってみたのかと
まぁいいや

56 ：

>>55
すみませんおっしゃる事が良くわかりません。
これってcostのことですか?iterのことですか?それ以外ですか?
>>53 の変更はやってみたのですが、結果は変わりませんでしたが、
そういう意味ではないのでしょうか?

57 ：

>>56
そっか、変えてやってみてもダメでしたか。すまんかった。
書籍持ってなくてnnmf.pyをちら見しただけでコメントしたんだけど
ウェイト更新とかかいてあるんで、ウェイト自体が微小になってしまうことを避ける
条件文なのかと思ってた。
いま改めてみると、ランダムに生成したWとHの積と
与えられたVが等しくなるかどうかのチェックなんだね。
ちょっとググってみて、非不値行列行列因子分解の乗法更新式に関する文献↓を流し読みしてみたけど
http://www.brl.ntt.co.jp/people/kameoka/publications/Kameoka2009ASJ09.pdf
ソースのアルゴリズムは文献のLS法どおりなので問題なさそう。
Pythonには組み込み関数の"iter"があるのに、引数名に"iter"を使っているとか
最初に"h"を生成しているリスト内包表記が、内側と外側で同じループ変数名を使っているとか
スタイルで気になるところはあるけど。
"h"と"w"を更新している箇所は要素同士の計算なので
h, hn, hdやw, wn, wdのある要素[i,j]を更新前後で表示してみれば
NaNになる理由がわかると思うよ。

58 ：

>>57
print デバッグですね。分りました。

59 ：

>>51 factorize(..) の引数にはどんなデータを与えているんだ。
俺の環境:Enthought python 2.5 では下のように小さな値の行列でも NaN は出てこない
python temp.py
from numpy import *
def difcost(a,b):
  dif=0
  for i in range(shape(a)[0]):
    for j in range(shape(a)[1]):
      # Euclidean Distance
      dif+=pow(a[i,j]-b[i,j],2)
  return dif
def factorize(v,pc=10,iter=50):
  ic=shape(v)[0]
  fc=shape(v)[1]
  # Initialize the weight and feature matrices with random values
  w=matrix([[random.random() for j in range(pc)] for i in range(ic)])
  h=matrix([[random.random() for i in range(fc)] for i in range(pc)])
  # Perform operation a maximum of iter times
続く

60 ：

  for i in range(iter):
    wh=w*h
   
    # Calculate the current difference
    cost=difcost(v,wh)
   
    if i%10==0: print cost
   
    # Terminate if the matrix has been fully factorized
    if cost==0: break
   
    # Update feature matrix
    hn=(transpose(w)*v)
    hd=(transpose(w)*w*h)
 
    h=matrix(array(h)*array(hn)/array(hd))
    # Update weights matrix
    wn=(v*transpose(h))
    wd=(w*h*transpose(h))
    w=matrix(array(w)*array(wn)/array(wd))
   
  return w,h

import scipy as sc
print factorize(sc.randn(10,10)/1000)

61 ：

& nbsp;には最後にセミコロン付ける必要があるぞｗ

62 ：

これはひどい

63 ：

そういえば統計方面の R言語のスレってどこかの板にある?
あるなら関連スレとして参照しておくくらいは欲しい

64 ：

ここにあったのを見た覚えがある

65 ：

ここにRみたいだ
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1224142396/

66 ：

wxバックエンドの場合、
どうやってバックグラウンドカラーを変更できるの
(デフォはグレイ)？

67 ：

質問させてください。
http://d.hatena.ne.jp/noazoh/20091023/1256293199
を参考にローソク足チャートを描きました。また
http://matplotlib.sourcearchive.com/documentation/0.90.1/namespacematplotlib_1_1finance_828611c3468bfc1d1b336155704f4b12.html#828611c3468bfc1d1b336155704f4b12
を見て、quotesにvolumeの値を加えれば、volume_overlay3 がそのまま使えると思ったのですが、
実際に描画してみると、全部同じ高さの棒になってしまいます(上に突き抜けてる?)。
どなたかこのvolume_overlay3の使い方が分かる方いらっしゃいませんでしょうか。

68 ：

コード書きましたようはこんな感じでやりたいんですが
def downyahoo():
 date1 = datetranslate("2009/02/18")
 date2 = datetranslate(time.strftime("%Y/%m/%d"))
 quotes=[]
 quotes = matplotlib.finance.quotes_historical_yahoo(^GSPC, date1, date2, False, True, None)
 
 fig = figure()
 ax = fig.add_subplot(111)
 matplotlib.finance.candlestick(ax, quotes, 0.2, 'r', 'k')
 matplotlib.finance.volume_overlay3(ax, quotes)
 ax.xaxis_date()
 fig.autofmt_xdate()
 show()
def datetranslate(date):
 d = date.split('/')
 startDate = datetime.date(int(d[0]),int(d[1]),int(d[2]))
 return startDate
def main():
 downyahoo()

69 ：

>>68
volume_overlay3はメンテされてないみたい
ほとんど同じ内容の "candlestick2" を参考にして
volume_overlay3を書き直してみたよ
http://codepad.org/vvKwA6wO

70 ：

users-mlで同じ症状を訴えている人がいるんだけど
思いっきり無視されてるんで、メンテされていないのかなと
http://www.mail-archive.com/matplotlib-users@lists.sourceforge.net/msg12590.html

71 ：

>>69
ありがとうございます。本家よりこっちの方が進んでいると言うことですかｗ

72 ：

date2numした数字をdate2numで元に戻したいのですが、
dates=[matplotlib.dates.num2date(d[i][0]).date() for i in range(len(d)) if d[i][5]==d[i][5]]
とやると、printしたときにdatesの中に
[datetime.date(2010, 2, 25), … datetime.date(2010, 3, 1)]
とか入るんですが、これを
['2010, 2, 25',…'2010, 3, 1']
のように短くしたいのですが、どうやればいいか教えて下さい。

73 ：

num2dateで元に戻したいでした…

74 ：

strftime

75 ：

matplotlibスレがあるなんて思わなかった！

76 ：

この本買ったけど、基礎的な事を学ぶには良かったよ。
Matplotlib for Python Developers
http://www.amazon.co.jp/Matplotlib-Python-Developers-Sandro-Tosi/dp/1847197906
Qt4のWidgetとする方法とか、参考になった。

77 ：

2次元グラフ作成ソフト「Ngraph for Windows」がフリーソフト化
ttp://www.forest.impress.co.jp/docs/news/20100303_352467.html

78 ：

>>74
strftime(%Y/%m/%d)で出来ました。ありがとう。

79 ：

本なんてあるんだ。

80 ：

とりあえずお布施で買っておくか

81 ：

吾も情報を落とすことにするか。
>>76
早速 "Matplotlib for Python Developers" を手に入れてみた(英語版)。
Web アプリや Matplotlib のグラフィックインターフェースへの組み込み方の
説明に力を入れてはいるものの、肝心の matplotlib の活用/応用系のチャプターは
短絡的すぎる。実際、そもそも作者の言う "advanced" は "basic" レベル止まりで、
全体的に内容が浅くなっている件は否定できない。
もし興味があれば
ttp://www.amazon.com/Beginning-Python-Visualization-Transformation-Professionals/dp/1430218436/
も平行して読んでみると良いかもしれん (こちらも初歩的なプロティングしか触れていない) が、
個人的に、 ttp://matplotlib.sourceforge.net/gallery.html を参照するのが
上達の一番の近道だと思っている。

82 ：

>>81
確かに内容浅いね。広く浅くという感じか。
俺は結局公式ドキュメントやexamples、場合によっては本体のソースを見ながらやってる。

83 ：

意外に欲しいメソッドが無かったりするね。
例えば、tick labelのフォントを変えたりとか。
figureの保持するlegendを取得するメソッドも無い。axesにはあるのに。
まぁ、俺が知らないだけかも知れないけど。

84 ：

結構どんどん追加されていってるからね
伊達にv1.0未満じゃないというか…
オンラインドキュメント調べて
あれこの機能が動作しないと思ったら
最新版じゃないと駄目だったなんてよく起きるし

85 ：

あるねぇ。
リリース版では「class IndexFormatter」も「Formatter」を継承してなくて、動くはずのものがエラーになった。

86 ：

gnuplotとGhostscript と GSviewあたりを最新版にしたら、うまくPNGとか作成されなくなった
色々と設定し直せばいいんだが、面倒になったきた
そこで、pythonで別のグラフ作成方法ないかと思って、これにたどり着いたが・・・
python3使ってるわ・・・残念

>>25
これ他方法でもできないかな

87 ：

試していないから間違っていたら聞き流して欲しいんだけど，awkで
http://gauc.no-ip.org/awk-users-jp/blis.cgi/DoukakuAWK_114
http://gauc.no-ip.org/awk-users-jp/blis.cgi/DoukakuAWK_254
を参考にしたら出来そうな気がする．

88 ：

Pythonで学ぶ萌え萌え統計学 ー 正規分布からマルコフ連鎖モンテカルロまで　2300円

89 ：

そういやこのスレ忘れ去られているんでネタ投下
scipy conference japan やろうぜって話が
python workshop で出てましたねー
この界隈に興味ある人はいるのかな?

90 ：

hage

91 ：

numpyとmatplotlibがPython3に対応したようですね。

92 ：

まじで

93 ：

PILはまだか

94 ：

Python(x,y)とMacPortsでも対応したら本気出す>3

95 ：

>>91
対応してねーじゃねぇか、ぷんすか。

96 ：

質問させてください。
matplotlib で グラフのフレームの色を変更することは可能でしょうか？
・やりたいことは背景色を黒、メモリなどを白としたい。
1.Figureに　facecolor='black'を指定し、set_axis_bgcolorで黒を
　 指定することで背景を黒にできました。
2.set_xticklabels, set_yticklabelsで白を指定しメモリの数字は
　白くできました。
しかし、枠およびメモリ自体を白くする方法がわかりません。
わかる方おられましたら、お願いします。

97 ：

>>91
numpyは1.5で対応したみたいですね。
matplotlibは、2.7までのようです。

98 ：

matplotlibで関数の動きって表現できる？
例えばy = sinx * nとして
nが1から10まで動くとどうなるかっていうのを動的に表現したいんだけど

99 ：

できますが
nが1から10まで動くと
振幅が変わるだけではないでしょうか

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