Pythonのmatplotlibのテクニック３つ|グラフの大きさ変更、注釈を入れる、透かしを入れる方法を解説

2023.01.18 2022.10.16

今日は、matplotlib のプロットに関するいくつかのヒントを学びましょう。

それは、プロットを視覚的に改善するだけでなく、物事をより簡単にするために役立ちます。

あなたは既に matplotlib として知られる人気のあるプロットモジュールを知っていることでしょう。

今日は、このモジュールに存在する、あなたのプロットをより良くしてくれるユニークな未知の関数について学びます。

まだ matplotlib ライブラリに馴染みがない場合は、以下のチュートリアルを読んでみてください。

matplotlib の紹介
matplotlib でのサブプロット
matplotlib による 3D プロット
Python でアニメーションプロットを作成する

トリック1：グラフの大きさを変える
トリック2：注釈を加える
まとめ

トリック1：グラフの大きさを変える

グラフのサイズを変更することで、グラフをより見やすくすることができます。

同じことは figure 関数を使って行うことができ、図の幅と高さを figsize として指定することができます。

高さと幅はインチで渡されます。

以下のコードで同じことを見てみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt
 
x = [i for i in range(-10,10)]

y = [2*i*i*i + 4*i for i in x]
 
plt.title("Normal Sized Plot")
plt.plot(x,y)
plt.show()
 
plt.figure(figsize=(3,3))
plt.plot(x,y)

plt.title("Smaller version of the plot")
plt.show()

両方のプロットは以下のように表示されます。

x = [i for i in range(-2,2)]

y = [2*i*i + 4*i for i in x]

plt.title("Annotations using the text function")
plt.plot(x,y)
 
for i,j in zip(x,y):

    # x_cordinate, y_cordinate, text, other properties

    plt.text(i,j,"("+str(i)+","+str(j)+")",color="red")
 
plt.show()

x = [i for i in range(-2,2)]

y = [2*i*i + 4*i for i in x]

plt.title("Annotations using the annotate function")
plt.plot(x,y)
 
for i,j in zip(x,y):

    t=(i,j)

    # text_to_be_added, x and y cordinate in the form of tuple, other properties

    plt.annotate("("+str(i)+","+str(j)+")",xy=t,color="red")
 
plt.show()

この記事もチェック：matplotlib で figsize を使ってプロットやサブプロットのサイズを変更する

トリック2：注釈を加える

注釈は、グラフをより理解しやすく、分析しやすくするために、データポイントのプロットに追加されるコメントです。

アノテーションは2つの異なる方法で追加することができます。

テキストと注釈` 関数です。

両方の方法の実装を以下に示します。

2.1: matplotlib の text 関数を用いたプロットへの注釈の追加

text 関数を使って注釈を追加するコードは，以下のように表示されます．

fig, ax = plt.subplots()

x = [i for i in range(-2,2)]

y = [2*i*i + 4*i for i in x]
ax.plot(x,y)

ax.text(0.0, -1.5, 'askpython.com',ha='center',va='center',fontsize=20,alpha=0.5)
 
plt.show()

import matplotlib.image as image

img = plt.imread('image.png')
 
fig, ax = plt.subplots()
 
x = [i for i in range(-2,2)]

y = [2*i*i + 4*i for i in x]
ax.plot(x,y)
 
fig.figimage(img, 100, 100,alpha=0.5)
 
plt.show()