teratailを一緒に作りたいエンジニア, matplotlib.pyplot.ylabel — Matplotlib 3.1.2 documentation, matplotlib.axes.Axes.set_ylabel — Matplotlib 3.1.2 documentation.
ブログを報告する, matplotlib で subplot を作成する際に、引数 sharex, sharey …, bbox_to_anchor=(x, y, width, height) と loc で指定した場合, matplotlib - sharex, sharey で x 軸、y 軸を複数のグラフで共有する方…, matplotlib - plot_surface で 3D グラフを描画する方法, borderpad: 凡例の枠とラベルのスペース。デフォルトは None で、rcParams["legend.borderpad"] の値を使用する。, labelspacing: ラベル間のスペース。デフォルトは None で、rcParams["legend.labelspacing"] の値を使用する。単位はフォントサイズ。, handlelength: ハンドルの長さ。デフォルトは None で、rcParams["legend.handlelength"] の値を使用する。単位はフォントサイズ。, handletextpad: ハンドルとラベルのスペース。デフォルトは None で、rcParams["legend.handletextpad"] の値を使用する。, columnspacing: 列が2列以上のとき、列の間のスペース。デフォルトは None で、rcParams["legend.columnspacing"] の値を使用する。. Pythonで学ぶデータ分析技術のブログ. このチュートリアルでは、Matplotlib で x 軸 xtickslabel テキストを回転させる方法を紹介します。 チュートリアル; ヒント; Python Matplotlib ハウツー. 今回の記事では、ある年月から別の年月までの間の全ての月に対して、月の初めと終わりの日付のリストを方法を整理します。 使う場面は限られますが、私の場合は数年分の... matplotlibでグラフを作成するにあたり、背景の一定区間に背景色をつける方法の紹介です。また、特定の場所に垂直線や水平線を引く際に使用するaxvline, axhlineも紹介します。, sklearn.datasetsのload_bostonからデータフレームを準備するところまで. このとき、bbox_to_anchor、borderaxespad は無視される。, (x, y) は Axes 座標系 (左下が (0, 0)、右上が (1, 1)) で指定する。
デフォルトは None で、rcParams["legend.numpoints"] の値を使用する。, 点付きの折れ線グラフの場合、markerscale で凡例の点の大きさを指定する。 凡例の loc で指定した位置が bbox_to_anchor で指定した点にくるように配置される。 'inherit' を指定した場合、rcParams["axes.facecolor"] の値を使用する。, edgecolor で凡例の色を指定できる。
2019.06.29. デフォルトは None で、rcParams["legend.fancybox"] の値を使用する。, shadow で凡例の枠に影をつけるかどうかを指定できる。
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 borderaxespad で bbox_to_anchor で指定した点と凡例の間のパディングをフォントサイズ単位で指定する。, 点付きの折れ線グラフの場合、numpoints で凡例の点の数を指定する。 この矩形内の loc で指定した場所に凡例が配置される。
デフォルトは None で、rcParams["legend.facecolor"] の値を使用する。 凡例のラベルを指定する。 指定した Artist に凡例をつける。 凡例の位置を指定する。 bbox_to_anchor=(x, y, width, height) と loc で指定した場合; loc=(x, y) を指定した場合
matplotlib.datesを使用して横軸に時間をとったグラフを描く際に、 軸目盛(ticks)と目盛ラベル(ticklabels)の設定を行う方法です。, 使用するライブラリはmatplotlib.datesです。https://matplotlib.org/api/dates_api.html, 軸目盛の設定は、LocatorとFormatterの2種類に対して行います。 次のコード例では、1分間隔のデータ4ヶ月分の描画に対し、1週間ごとに目盛を設定しています。, 軸ラベルの回転以外は余計な要素を極力省いています。 軸ラベルの回転についてもこちらをご参照ください。https://bunseki-train.com/rotate_label_for_graph/, 今回は日ごとに目盛を設定するため、LocatorにはDayLocatorを使用しています。, よく使うLocatorとしては今回使用したDayLocator(日単位)、HourLocator(時間単位)、MinuteLocator(分単位)などがあります。, 固有の引数は、bymonthdayやbyhourなどのby~です。 使う際は、初めに挙げた3つのLocatorではリストやrangeなどのiterableなオブジェクトを渡します。, 例えば、mdates.HourLocatorにbyhour=range(0, 24, 4)を渡すと、 0時から4時間ごとに目盛を設定してくれます。, WeekdayLocatorだけは異なり、byweekdayにはmdates.MOなどを渡します。 これは月曜日を示すオブジェクトですね。MO, TU, WE, TH, FR, SA, SUで 月曜日~日曜日を表します。 ドキュメントのかなり上の方で出てくるので、そちらもご参照ください。, 共通の引数にはintervalとtzがあります。 intervalは渡した値ごとに目盛を設定してくれます。 tzはtimezone情報です。, Formatterには今回使用したDateFormatter以外にはAutoDateFormatterやIndexFormatterなどがあります。, 今回のような用途では基本的にはDateFormatterを使用すれば問題ないと思います。, フォーマットの書き方についてはdatetime.strftime()を参考にすればよいようです。https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior, LocatorとFormatterにはいくつかレパートリーがありますが、 基本的な使い方を理解すれば、かなり自由に設定できるようになるかと思います。, matplotlib.datesのドキュメントへのリンク(再掲)https://matplotlib.org/api/dates_api.html, 初めの例ではintervalを引数として使用していたので、今回はby~を使用します。 データは1日分に絞って、LocatorとしてはHourLocatorを使用します。, また、set_major_formatterというぐらいなので、set_minor_formetterを使用することで補助目盛線の設定を行うこともできます。こちらも合わせて確認してみましょう。, 今度は、少し変わり種のWeekdayLocatorの例です。 特定の曜日に注目したい場合に役に立ちます。, 横軸に時間をとったグラフを描く際の軸目盛の設定方法をまとめました。 特に注目したい情報がある場合や見え方を整えたい場合は便利だと思います。, https://matplotlib.org/api/dates_api.htmlhttps://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-strptime-behaviorhttps://stackoverflow.com/questions/41953648/matplotlib-with-dates-changing-labels-and-ticks-for-monthly-datahttps://stackoverflow.com/questions/25333030/how-do-i-manipulate-datetime-tick-labels-and-limits-on-a-plot-axis-in-python, scikit-learnのload_boston()を使ってデータフレームを作成するところまでのメモ書きです。, Pythonの棒グラフ、積み上げ棒グラフ、100%積み上げ棒グラフの作成方法を紹介します。基本的な方法を整理したあと、基本色をグレーとし、強調したい部分だけ色を変えることを実現するためにどうするか、という方法を扱っています。.
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