FrontPage/Python/Matplotlib のバックアップソース(No.4)

[[FrontPage/Python/Scipy+Numpy]]

** ドキュメント [#o3ab97a0]

[[→公式リファレンス>http://turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/intro/matplotlib/matplotlib.html]]

[[→docs>http://matplotlib.org/contents.html]]

[[→User's Guide>http://matplotlib.org/users/index.html]]

[[→Beginner’s Guide>http://matplotlib.org/users/beginner.html]]

[[→Advanced Guide>http://matplotlib.org/users/developer.html]]

** モジュールのインポート [#sce15176]
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

** webアプリケーションとしてグラフを保存する [#d73228cb]

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>http://matplotlib.org/faq/howto_faq.html#plotting-howto]]

 # 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 [#jb102e49]

 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)

** fiugre, axes [#f171971a]

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

[[→Artist>http://matplotlib.org/1.3.0/users/artists.html]]

** fig.tight_layout() [#o2c92f56]
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>http://matplotlib.org/1.4.1/users/tight_layout_guide.html]]

#ref(s-tight_layout0.jpg)
#ref(s-tight_layout1.jpg)

** Contour [#p5c671a5]

[[pyplot.contour>http://matplotlib.org/devdocs/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.contourf]]

 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')

**Colormap [#ebd62f48]

[[pyplot.Colormap>http://matplotlib.org/devdocs/api/colors_api.html#matplotlib.colors.Colormap]]

#ref(mpl_cmap.png,,20%)

[[→ Documenting the matplotlib colormaps>https://gist.github.com/endolith/2719900]]

** matplotlib.specgram [#l60e827c]
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>https://gist.github.com/peace098beat/9812bd04612a3f656abc]]

#ref(figure_specgram.png,,noimg,30%)
#ref(figure_scarogram.png,,around,right,30%)

** タイトル title() [#b1ceeae7]
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

* Matplotlib イベントハンドラ [#h9f7fc01]
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>http://matplotlib.org/users/event_handling.html]]

** イベントの接続 (mpl_connect) [#w57087dd]

 # --
 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()