PythonでMatplotlibを使ってグラフを作成してみました。軸や目盛り、グリッドの設定をして好みのグラフになるようにカスタマイズしてみました。 ax.set_xlabel("x軸のタイトル") ax.set_ylabel("y軸のタイトル") 左右でメモリ軸が異なる複合グラフを描画する, second yaxis, right axis. matplotlibのデフォルトデザインである上下左右に枠線がついたグラフが作図される。 右と上の枠線を消す. plt.gca()からspinesを呼び出すことで枠線を操作できる。'right'，'left'，'top'，'bottom'でそれぞれ対応する枠線を操作できる。操作したい枠線を指定してset_visible(False)で枠線を消すことができる。 matplotlib の描き方は ... >>> ax = fig. matplotlibのデフォルトデザインである上下左右に枠線がついたグラフが作図される。 右と上の枠線を消す. matplotlib.datesを使用して時系列のグラフを描く際の軸目盛(ticks)と目盛ラベル(ticklabels)の設定を行う方法です。 みんな大好きmatplotlibコマンドが覚えきれなくなってきたので、自分用メモとしてまとめます。 慣れていない人のために一応説明すると、 import matplotlib.pyplot as plt でmatplotlibをpltとしてインポートしたあと以下のコマンドが使える。 自分は基本的にはplt.hogeで書く。ただオブジェクト指向的な … plt.plot(左のメモリでのプロット) plt.twinx() plt.plot(右のメモリでのプロット) legendやylabalも別々に付けられる。 目盛(tick)を消す x軸なら add_subplot (1, 1, 1) >>> ax1 = fig.

Matplotlibは以下の機能を提供します： cla() # Clear axis clf() # Clear figure close() # Close a figure window ドキュメンテーションは、これらの機能の違いについて、多くの洞察を提供していません。 どの機能をいつ使うべきですか？ plt.gca()からspinesを呼び出すことで枠線を操作できる。'right'，'left'，'top'，'bottom'でそれぞれ対応する枠線を操作できる。操作したい枠線を指定してset_visible(False)で枠線を消すことができる。 初めて"matplotlib プロット 方法"で検索した時のことを思い出してください。「plt.なんとかで全部済んでる例があるのになんでax.plotとか変なのがいろいろ出てくる例もあるの？ていうかこのax使ってなくない？バカなの？ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.random.randn(1000) 上記のコードを実行し、プロット用のデータを用意した後、別のセルでプロットを実行する。 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.plot(data.cumsum(), 'k-') 軸の目盛を変更する. add_subplot (2, 1, 1)... ax2 = fig. これらの制限を維持し、目盛りのステップサイズを変更したい場合は、 ax.get_xlim()を使用して、Matplotlibが既に設定した制限を発見することができます。 start, end = ax.get_xlim() ax.xaxis.set_ticks(np.arange(start, end, stepsize)) ax.xaxis.tick_top()で上のグラフの上の枠線に目盛りを表示している。 ax.tick_params(labeltop=False) で目盛りのラベルが表示されないようにしている。 ax2.xaxis.tick_bottom() で下のグラフ(ax2)の下枠線に目盛りを表示している。


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