Matplotlib tips - 変更履歴

Kttn: /* 画像ファイルを開いて表示 */

2020-11-04T12:58:10Z

‎画像ファイルを開いて表示

2020-11-04T12:51:00Z

2020-11-04T12:48:19Z

‎オブジェクト指向インターフェイス

2020-11-04T12:38:14Z

‎オブジェクト指向インターフェイス

2020-11-04T12:33:25Z

2020-10-29T10:08:43Z

2020-10-29T05:59:21Z

2020-10-29T05:54:06Z

2020-10-29T05:40:32Z

‎Axes3D

2020-10-29T05:40:00Z

@@ 行73: / 行73: @@
 == 画像ファイルを開いて表示 ==
-=== Pillow ===
+=== Jupyter, IPythonの場合 ===
 * ドキュメント
 ** https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/Image.html
 <pre>
 from PIL import Image
-im = Image.open('hoge.png')
+display(Image.open('hoge.png'))
-im.show()
 </pre>

@@ 行70: / 行70: @@
 <pre>
 plt.close(fig)
 </pre>

@@ 行60: / 行60: @@
 * bbox_inches='tight' を付けない場合、例えばfigが 10x7inch@100dpiであれば 1000x700 pixelで画像が保存されるが、図によってはかなりの余白ができてしまう。
 * bbox_inches='tight' を付けると、図の中のコンテンツをできるだけタイトに囲むバウンディングボックスでもって図が保存される。画素数はその分減少するけど無駄な余白が無い。
 ループ回して大量に保存するとかならfigはcloseして消すべし？

←前の版		2020年11月4日 (水) 12:38時点における版
行60:		行60:
	* bbox_inches='tight' を付けない場合、例えばfigが 10x7inch@100dpiであれば 1000x700 pixelで画像が保存されるが、図によってはかなりの余白ができてしまう。		* bbox_inches='tight' を付けない場合、例えばfigが 10x7inch@100dpiであれば 1000x700 pixelで画像が保存されるが、図によってはかなりの余白ができてしまう。
	* bbox_inches='tight' を付けると、図の中のコンテンツをできるだけタイトに囲むバウンディングボックスでもって図が保存される。画素数はその分減少するけど無駄な余白が無い。		* bbox_inches='tight' を付けると、図の中のコンテンツをできるだけタイトに囲むバウンディングボックスでもって図が保存される。画素数はその分減少するけど無駄な余白が無い。
		+
		+	ループ回して大量に保存するとかならfigはcloseして消すべし？
		+	<pre>
		+	plt.close(fig)
		+	</pre>

←前の版		2020年11月4日 (水) 12:33時点における版
行49:		行49:
	** APIは https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.html#mpl-toolkits-mplot3d-axes3d-axes3d を参照		** APIは https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.html#mpl-toolkits-mplot3d-axes3d-axes3d を参照
	* %matplotlib widget と一緒に使うと、3Dプロットの回転とかがマウスドラッグで可能。		* %matplotlib widget と一緒に使うと、3Dプロットの回転とかがマウスドラッグで可能。
		+
		+	== プロットの保存 ==
		+	=== オブジェクト指向インターフェイス ===
		+	* ドキュメント
		+	** https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/matplotlib.figure.Figure.html?highlight=savefig#matplotlib.figure.Figure.savefig
		+	matplotlib.figure.Figureオブジェクト (fig) に対し、
		+	<pre>
		+	fig.savefig('hoge.png', bbox_inches='tight')
		+	</pre>
		+	* bbox_inches='tight' を付けない場合、例えばfigが 10x7inch@100dpiであれば 1000x700 pixelで画像が保存されるが、図によってはかなりの余白ができてしまう。
		+	* bbox_inches='tight' を付けると、図の中のコンテンツをできるだけタイトに囲むバウンディングボックスでもって図が保存される。画素数はその分減少するけど無駄な余白が無い。

@@ 行1: / 行1: @@
-== 参考文献 ==
+== 参考文献(全般) ==
 * [https://matplotlib.org/tutorials/index.html 公式チュートリアル]
 * [https://qiita.com/skotaro/items/08dc0b8c5704c94eafb9 早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話]
@@ 行14: / 行14: @@
 始めにinlineにしておいて途中からwidgetに変えるとかは無理。最初から冒頭でwidgetにしておく必要あり。
 == 3Dプロット ==

←前の版		2020年10月29日 (木) 05:59時点における版
行1:		行1:
		+	== 参考文献 ==
		+	* [https://matplotlib.org/tutorials/index.html 公式チュートリアル]
		+	* [https://qiita.com/skotaro/items/08dc0b8c5704c94eafb9 早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話]
		+
	== JupyterLabでインタラクティブプロット ==		== JupyterLabでインタラクティブプロット ==
	* 下準備		* 下準備

@@ 行25: / 行25: @@
 </pre>
-* ax.plotとかax.scatterのようにいつも通りの名前のプロット用メソッドが使えるが、3Dプロットにも対応したものになっている。
+* axはAxes3Dというクラスのインスタンスになっていて、3Dプロット用のメソッドを持っている。
 * %matplotlib widget と一緒に使うと、3Dプロットの回転とかがマウスドラッグで可能。

←前の版		2020年10月29日 (木) 05:40時点における版
行10:		行10:

	始めにinlineにしておいて途中からwidgetに変えるとかは無理。最初から冒頭でwidgetにしておく必要あり。		始めにinlineにしておいて途中からwidgetに変えるとかは無理。最初から冒頭でwidgetにしておく必要あり。
		+
		+	== 3Dプロット ==
		+	=== Axes3D ===
		+	* インポート
		+	<pre>
		+	from mpl_toolkits.mplot3d import Axed3D
		+	import matplotlib.pyplot as plt
		+	</pre>
		+
		+	* 使い方
		+	<pre>
		+	fig = plt.figure()
		+	ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
		+	</pre>
		+
		+	* ax.plotとはax.scatterのようにいつも通りの名前のプロット用メソッドが使えるが、3Dプロットにも対応したものになっている。
		+	* %matplotlib widget と一緒に使うと、3Dプロットの回転とかがマウスドラッグで可能。