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Axes クラス

Axes クラス (matplotlib.axes モジュール)

[APIドキュメント]

class Axes(matplotlib.axes._base._AxesBase)

継承：matplotlib.artist.Artist → matplotlib.axes._base._AxesBase → Axes

プロパティ

※ matplotlibにおけるプロパティについて

adjustable

anchor

aspect

autoscale_on

autoscalex_on

autoscaley_on

axes_locator

axisbelow

facecolor / fc

figure

frame_on

navigate

navigate_mode

position

prop_cycle

rasterization_zorder

title

set_title(label, fontdict=None, loc=None, pad=None, **kwargs)

@ [APIドキュメント] ↑

  • 引数
    • label : タイトルに設定する文字列 <str>
    • fontdict : Textクラスのプロパティを辞書としてまとめたフォントのスタイル <dict>
    • loc : タイトルラベルを表示する位置 <{‘center’, ‘left’, ‘right’}>
    • pad : グラフエリアから文字列までの距離 <float>
      • None -> デフォルト値の6.0となる
    • **kwargs : Textクラスのプロパティでフォントを指定する
  • 戻り値
    • text : 設定された文字列 <Text>

get_title(loc=’center’)

@ [APIドキュメント] ↑

  • 引数
    • loc : どのタイトルを取得するか <{‘center’, ‘left’, ‘right’}>
  • 戻り値
    • title : タイトルの文字列 <str>

xbound

xlabel

set_xlabel(xlabel, fontdict=None, labelpad=None, **kwargs)

@ [APIドキュメント] ↑

  • 引数
    • xlabel : X軸のラベルに設定する文字列 <str>
    • fontdict : Textクラスのプロパティを辞書としてまとめたフォントのスタイル <dict>
    • labelpad : グラフエリアから文字列までの距離 <scalar>
    • **kwargs : Textクラスのプロパティでフォントを指定する
  • 戻り値
    • return : 設定された文字列 <Text>

get_xlabel()

@ [APIドキュメント] ↑

  • 引数 : なし
  • 戻り値
    • return : X軸ラベルの文字列 <str>

xlim

set_xlim(left=None, right=None, emit=True, auto=False, *, xmin=None, xmax=None)

@ [APIドキュメント] ↑

xmargin

xscale

xticklabels

set_xticklabels(labels, fontdict=None, minor=False, **kwargs)

@ [APIドキュメント] ↑

  • 引数
    • labels : X軸の目盛りラベルの文字列を指定します <list(str)>
    • fontdict : Textクラスのプロパティを辞書としてまとめたフォントのスタイル <dict>
    • minor : 主目盛り、補助目盛りのどちらを作成するかを指定します <bool>
      • False -> 主目盛り
      • True -> 補助目盛り
    • **kwargs : Textクラスのプロパティでフォントを指定する
  • 戻り値
    • return : 生成されたTextインスタンスのリスト <list(Text)>

xticks

set_xticks(ticks, minor=False)

@ [APIドキュメント] ↑

  • 引数
    • ticks : 作成するX軸の目盛りのリスト <list>
    • minor : 主目盛り、補助目盛りのどちらを作成するかを指定します <bool>
      • False -> 主目盛り
      • True -> 補助目盛り
  • 戻り値
    • return : 作成したX軸目盛り <XTick>

ybound

ylabel

set_ylabel(xlabel, fontdict=None, labelpad=None, **kwargs)

@ [APIドキュメント] ↑

  • 引数
    • ylabel : Y軸のラベルに設定する文字列 <str>
    • fontdict : Textクラスのプロパティを辞書としてまとめたフォントのスタイル <dict>
    • labelpad : グラフエリアから文字列までの距離 <scalar>
    • **kwargs : Textクラスのプロパティでフォントを指定する
  • 戻り値
    • return : 設定された文字列 <Text>

get_ylabel()

@ [APIドキュメント] ↑

  • 引数 : なし
  • 戻り値
    • return : Y軸ラベルの文字列 <str>

ylim

set_ylim(bottom=None, top=None, emit=True, auto=False, *, ymin=None, ymax=None)

@ [APIドキュメント] ↑

ymargin

yscale

yticklabels

set_yticklabels(labels, fontdict=None, minor=False, **kwargs)

@ [APIドキュメント] ↑

  • 引数
    • labels : Y軸の目盛りラベルの文字列を指定します <list(str)>
    • fontdict : Textクラスのプロパティを辞書としてまとめたフォントのスタイル <dict>
    • minor : 主目盛り、補助目盛りのどちらを作成するかを指定します <bool>
      • False -> 主目盛り
      • True -> 補助目盛り
    • **kwargs : Textクラスのプロパティでフォントを指定する
  • 戻り値
    • return : 生成されたTextインスタンスのリスト <list(Text)>

yticks

set_yticks(ticks, minor=False)

@ [APIドキュメント] ↑

  • 引数
    • ticks : 作成するY軸の目盛りのリスト <list>
    • minor : 主目盛り、補助目盛りのどちらを作成するかを指定します <bool>
      • False -> 主目盛り
      • True -> 補助目盛り
  • 戻り値
    • return : 作成したY軸目盛り <YTick>

インスタンスメソッド – Plotting

[APIドキュメント] ↑

bar

@ [APIドキュメント] ↑

bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align=’center’, data=None, **kwargs)

  • 引数
    • x：棒グラフのX座標 <float / array-like>
    • height：棒グラフの高さ <float / array-like>
    • width：棒グラフの幅 <float / array-like>
    • bottom：棒グラフの底面の高さ(デフォルトは0) <float / array-like>
    • align：棒グラフのX軸の目盛りに対する配置 <{‘center’, ‘edge’}>
    • data：グラフに表示するデータを、dictやDataFrameで指定 <dict / DataFrame>
    • **kwargs：Rectangleクラスのプロパティを指定可能
  • 戻り値
    • retval：棒グラフやオプションのエラーバーを含んだコンテナ <BarContainer>

サンプルコード・解説記事

  • コード例：基本的な棒グラフの作成方法
import matplotlib.pyplot as plt
 
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
height = [1, 2, 1, 2, 4, 5, 3, 7, 5, 9]
   
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, height)
plt.show()
BioTech ラボ・ノート
2021.05.18
matplotlibで棒グラフを描く【Python】

boxplot

@ [APIドキュメント] ↑

boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, bootstrap=None, usermedians=None, conf_intervals=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=None, labels=None, flierprops=None, medianprops=None, meanprops=None, capprops=None, whiskerprops=None, manage_ticks=True, autorange=False, zorder=None, *, data=None)

errorbar

@ [APIドキュメント] ↑

errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt=”, ecolor=None, elinewidth=None, capsize=None, barsabove=False, lolims=False, uplims=False, xlolims=False, xuplims=False, errorevery=1, capthick=None, *, data=None, **kwargs)

hist

@ [APIドキュメント] ↑

hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype=’bar’, align=’mid’, orientation=’vertical’, rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, *, data=None, **kwargs)

imshow

@ [APIドキュメント] ↑

imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=None, resample=None, url=None, **kwargs)

サンプルコード・解説記事

import matplotlib.pyplot as plt
img = plt.imread(r'D:\BioTech-Lab\Lena.jpg')
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img)
plt.show()
BioTech ラボ・ノート
2020.04.29
matplotlibでの画像の表示【Python】

plot

@ [APIドキュメント] ↑

plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)

  • plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
  • plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], …, **kwargs)
  • 引数
    • *args
      • x : X座標の値、もしくはその配列 <array-like / scalar>
      • y : Y座標の値、もしくはその配列 <array-like / scalar>
      • fmt : プロットの形状を表すフォーマット文字列 <str>
        • フォーマット文字列は ‘[marker][line][color]’ の3つの部分から成り、以下で示す文字列を組み合わせて指定します。
    • scalex : X軸の描画範囲を与えられたデータに従って自動で決めるかどうか <bool>
    • scaley : Y軸の描画範囲を与えられたデータに従って自動で決めるかどうか <bool>
    • data : グラフに表示するデータを、dictやDataFrameで指定します <dict / DataFrame>
    • **kwargs : Line2Dクラスのプロパティを指定可能
  • 戻り値
    • lines : 描画されたグラフを表すLine2Dオブジェクトのリスト <list(Line2D)>

折れ線グラフをAxesインスタンスに追加します。

fmt引数で指定可能なフォーマット文字列は以下の組み合わせになります。

マーカーの種類

https://matplotlib.org/stable/api/markers_api.html

線のスタイル

色

matplotlib.colors モジュールのBASE_COLORSで定義された基本色が選択可能です。

例えば、’o-b’とすると、マーカが●で、グラフは直線の青いグラフが表示されます。フォーマット文字列の指定する順番は順不同です。また、線のスタイルを指定しないと「線なし」のグラフ、つまり散布図になります。

サンプルコード・解説記事

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y1 = [0, 2, 1, 2, 4, 5, 3, 7, 5, 9]
y2 = [2, 1, 2, 3, 3, 2, 6, 5, 8, 7]
 
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, 'o-r', x, y2, 'x--b')
plt.show()
BioTech ラボ・ノート
2020.08.10
matplotlibで折れ線グラフを描く【Python】

scatter

@ [APIドキュメント] ↑

scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=, edgecolors=None, *, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)

  • 引数
    • x : X座標の値、もしくはその配列 <float / array-like>
    • y : Y座標の値、もしくはその配列 <float / array-like>
    • s : マーカーのサイズ <float>
      • (マーカーのポイント数)^2の数値でサイズを指定します。
    • c : マーカーの色 <list(color) / color>
      • 色の指定方法はこちらをご覧ください。
    • marker : マーカーの種類 <MarkerStyle / str/ int>
    • cmap : カラーマップ
    • alpha : マーカーの塗りつぶしの透明度 <float>
    • linewidths : マーカーの輪郭の太さ <float / array-like>
    • edgecolors : マーカーの輪郭の色 <{‘face’, ‘none’, None} / color>
  • 戻り値
    • collection : <PathCollection>

サンプルコード・解説記事

  • 基本的な使い方：デフォルト設定での描画
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [0, 2, 1, 2, 4, 5, 3, 7, 5, 9]
  
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y)
plt.show()
  • 基本的な使い方：data引数にDataFrameを指定する方法
import pandas as pd
df = pd.read_excel('https://biotech-lab.org/wp-content/uploads/2020/08/4907-Sample-01.xlsx')
  
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter('X', 'Y1', data = df)
plt.show()
BioTech ラボ・ノート
2020.08.24
matplotlibで散布図を描く【Python】

text

@ [APIドキュメント] ↑

text(x, y, s, fontdict=None, **kwargs)

  • 引数
    • x : テキストの左端を示すX軸の値 <scalar>
    • y : テキストのベースラインを示すY軸の値 <scalar>
    • s : 描画するテキスト <str>
    • fontdict : Textクラスのプロパティを辞書としてまとめたフォントのスタイル <dict>
    • **kwargs : Textクラスのプロパティでフォントを指定する
  • 戻り値
    • text : 生成されたテキストのインスタンス <Text>

サンプルコード・解説記事

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_axis_off()
ax.text(0, 0, 'Hello, World!')
plt.show()
BioTech ラボ・ノート
2020.04.09
matplotlibにおけるテキストの表示・設定【Python】

violinplot

@ [APIドキュメント] ↑

violinplot(dataset, positions=None, vert=True, widths=0.5, showmeans=False, showextrema=True, showmedians=False, quantiles=None, points=100, bw_method=None, *, data=None)

  • 引数
    • dataset : 入力データ(1次元配列) <array-like>
  • 戻り値
    • result : 生成されたバイオリンプロットの各要素を表す辞書 <dict>

インスタンスメソッド – Appearance

[APIドキュメント] ↑

set_axis_off

@ [APIドキュメント] ↑

set_axis_off()

  • 引数 : なし
  • 戻り値 : なし

グラフのX軸・Y軸を非表示にします。

set_axis_on

@ [APIドキュメント] ↑

set_axis_on()

  • 引数 : なし
  • 戻り値 : なし

グラフのX軸・Y軸を表示させます。

インスタンスメソッド – Axis / limits

[APIドキュメント] ↑

get_legend

@ [APIドキュメント] ↑

get_legend()

  • 引数 : なし
  • 戻り値
    • return : 凡例を表すオブジェクト、凡例が設定されていなければNone <Legend>

legend

@ [APIドキュメント] ↑

legend(*args, **kwargs)

  • legend()
  • legend(labels)
  • legend(handles, labels)
  • 引数
    • *args
      • labels : <List(Artist)>
      • handles : <List(str)>
    • **kwargs：Legendクラスの__init__メソッドの引数を指定可能
  • 戻り値
    • legend : 設定した凡例 <Legend>