FrontPage/Python/Matplotlib のバックアップ(No.5)

FrontPage/Python/Scipy+Numpy

ドキュメント †

→公式リファレンス

→docs

モジュールのインポート †

Matplotibを使ってグラフ描画するスクリプトは、PySideへそのまま移植したいと思っているので、pylabは使わず、pltとnpを使っていく.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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webアプリケーションとしてグラフを保存する †

多くの初心者は、Matplotlibをwebアプリケーションサーバで利用するときにエラーが出て困っている。なぜなら、MatplotlibはGUIで使う事を前提としており、X11への接続が必要になるからである。しかし、Webサーバーでも簡単なおまじないで使う事はできる。matplotlib.pyplotを呼び出す前にmatplotlib.use('Agg')を宣言するのだ。これで、matplolibはバックエンドでのみ動作し、GUIを必要とせずグラフを描画する事ができる。

→How-To-Matplotlib-Figure

# do this before importing pylab or pyplot
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot([1,2,3])
fig.savefig('test.png')

↑

axes handler †

ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax = fig.add_axes([0.15, 0.1, 0.7, 0.3]) : [left, bottom, width, height]

xtext = ax.set_xlabel(' frequency')
ytext = ax.set_ylabel(' Amplitude')

for ax in fig.axes:
    ax.grid(True)

↑

axes †

→matplotlib.pyplot.axis()

ax = gca()
[xmin, xmax, ymin, ymax] = ax.axis()
ax.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
ax.axis('off')
ax.axis('scaled')
ax.axis('tight')
ax.axis('image')
ax.axis('auto')
ax.axis('normal')

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fiugre, axes handles †

plt.close('all')
fig, ax = plt.subplots()

→Artist

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subplots †

→subplots_demo.py

→subplotsの使い方(ipython)

f, axarr = plt.subplots(2,2)
axarr[0, 0].plot(x, y)

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subplot2grid †

plt.subplot2grid( (5,5), (0,0), colspan=3)
plt.subplot2grid( (5,5), (0,3), colspan=2)
plt.subplot2grid( (5,5), (1,4))
plt.subplot2grid( (5,5), (1,0), colspan=4)
plt.subplot2grid( (5,5), (2,0), colspan=5, rowspan=3)

↑

オブジェクト †

Refference-matplotlib.pyplot.py

matplotlib.lines
- class matplotlib.lines.Line2D(xdata, ydata,...)
- class matplotlib.lines.VertexSelector?(line)
- matplotlib.lines.segment_hits(cx, cy, x, y, radius)

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fig.tight_layout() †

subplotの中身について、tickables, axis, labels, titlesの大きさを、タイトなレイアウトにしてくれる

→Tight Layout guide

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Contour †

pyplot.contour

contour(Z)
contour(Z, corner_mask=False, colors=(mpl_colors),  alpha = (float), cmap=Colormap, NORM=Normalize, vmin=scalar, vmax=scalar, levels=[float], origin=['upper'|'lower'|'image'], extent=(x0,x1,y0,y1), locator=?, extend=補完?

contour(Z, cmap='hot')

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Colormap †

pyplot.Colormap

→ Documenting the matplotlib colormaps

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matplotlib.specgram †

ガボールウェーブレットの結果をスペクトログラムの様に表示したいが、imshow()だと、縦横比がおかしくなったり、目盛が逆になったりして、1か月ぐらいはまっていた。そこで、matplotlib.specgramの中身を確認すると、imshow()を使っていることが分かった。前処理を含み参考にしてgwtspecgramを実装する。

→matplotlib.specgram

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タイトル title() †

サンプルコードを見ていると、titleの表示方法が2種類見られる。

Basic text commands

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title('axes title')

fig = plt.figure()
ax = fig.gca()
plt.title('axes title')

違いを調べるために、plt.title()の中身を確認したところ、中では同じset_title()が呼ばれていた。matlab風にするためのラッピングかもしれない。

plt.title()

def title(s, *args, **kwargs):
   l =  gca().set_title(s, *args, **kwargs)
   draw_if_interactive()
   return l

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Matplotlib イベントハンドラ †

Matplotlibでは、マウスクリックやドラッグ、キーボード操作に対するハンドラが実装されている。PySideやPyQt?のようなシグナル・スロットのようにconnectを使って、イベントを捕まえることができる。

→Event handling and picking

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イベントの接続 (mpl_connect) †

# --
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# --
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(np.random.rand(10))
# --
def onclick(event):
   # Eventの基本プロパティ (matplotlib.backend_bases.Event)
   print event.name      # イベント名
   print event.canvas   # FigureCanvasインスタンス
   print evnet.guiEvent # トリガーされたGUIイベント

   # MouseEventのプロパティ
   print 'button=%d, x=%d, y=%d, xdata=%f, ydata=%f'%(
       event.button, event.x, event.y, event.xdata, event.ydata)
# --
cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)
plt.show()

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イベントハンドラでfigure,axesの呼び出し †

line, = plt.plot(X)
line.figure
line.figure.canvas
line.figure.canvas.draw()
line.set_x(x1)
line.set_y(y1)
line.get_xdata()
line.get_ydata()
line.axes

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Event handling and picking †

Event name Class and description
- ‘button_press_event’ MouseEvent? - mouse button is pressed
- ‘button_release_event’ MouseEvent? - mouse button is released
- ‘draw_event’ DrawEvent? - canvas draw
- ‘key_press_event’ KeyEvent? - key is pressed
- ‘key_release_event’ KeyEvent? - key is released
- ‘motion_notify_event’ MouseEvent? - mouse motion
- ‘pick_event’ PickEvent? - an object in the canvas is selected
- ‘resize_event’ ResizeEvent? - figure canvas is resized
- ‘scroll_event’ MouseEvent? - mouse scroll wheel is rolled
- ‘figure_enter_event’ LocationEvent? - mouse enters a new figure
- ‘figure_leave_event’ LocationEvent? - mouse leaves a figure
- ‘axes_enter_event’ LocationEvent? - mouse enters a new axes
- ‘axes_leave_event’ LocationEvent? - mouse leaves an axes

↑

Event bases †

event.name
event.canvas
event.guiEvent

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Mouse Event †

event.x
event.y
event.xdata
event.ydata
event.inaxes

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pick event †

event.artist
event.ind

line = event.artist
xdata = line.get_xdata()
ydata = line.get_ydata()
ind = event.ind
x0 = xdata[ind]
y0 = ydata[ind]

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軸の設定 †

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xlim, ylim †

カレントのaxesの最大値と最小値を取得する

→matplotlib.pyplot.xlim()

xmin, xmax = plt.xlim()   # return the current xlim
plt.xlim( (xmin, xmax) )  # set the xlim to xmin, xmax
plt.xlim( xmin, xmax )    # set the xlim to xmin, xmax

しかしこれだと、PySideでは使いづらい。中身をみると結局はgca()を使ってcurrentなaxesを取得してaxesのメソッドを呼び出している。

→matplotlib.axes.get_xlim()

fig, ax = plt.subplot(111)
xmin, xmax = ax.get_xlim()
ax.set_xlim( xmin, xmax )