Matplotlib でグラフプログラミング【Python】

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/24(土) 21:06:22

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/

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/24(土) 21:07:25

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

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/24(土) 21:07:30

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。

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/24(土) 21:14:56

>>1乙。ありがとう！

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/24(土) 21:18:52

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

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/24(土) 21:29:06

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～

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/24(土) 21:29:49

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？

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/24(土) 21:34:20

>>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

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/25(日) 01:16:42

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。

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/25(日) 09:58:48

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？

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/25(日) 11:25:20

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。

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/25(日) 21:55:41

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 ] ) )

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/26(月) 03:49:21

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)]

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/26(月) 04:00:13

>>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]

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/27(火) 05:16:57

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？

12 · 2009/10/27(火) 12:12:57

>>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。

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/27(火) 17:19:13

>>13
NumPyでこんなスライスができるのは知らなかった

**デフォルトの名無しさん** · 2009/10/27(火) 22:45:51

これはまれにみる糞スレage