PythonでNumPyとmatplotlibを使って2次元、3次元グラフを描く

１．環境
・windows10
・Anaconda　バージョン conda 4.8.3
・Jupyter notebooks

２．グラフの描画
２．１　手順
①%matplotlib inline
Jupyter Notebookでアウトプット行に表示するためのコード
②ライブラリのインポート
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
③描画領域の作成
”fig”の名前の領域を作成
fig = plt.figure() ※１
④座標軸の作成
上記で作成した領域に座標を作成
・複数の座標軸を一度に作成 .subplots()　※２
axes = fig.subplots(2, 3)（例：２行×３列）
axes[0,0].plot([1,3,5,2,4,8])　（例：０行、０列の座標に表示）
・一つづつ座標軸を作成 .add_subplot()　　※２
　ax1=fig.add_subplot(2, 3,1)（例：２行×３行の1番目を作成）
　ax1.plot([1,2,3])　座標に表示
⑤描画　.plot()
２．２　主なパラメータ
※１　figure()のパラメータ
fig = plt.figure(figsize=(10,7), dpi=100,facecolor=’w’,tight_layout=True)
figsize :領域のサイズ。横縦をfigsize=(width, height)で指定
width, heightはインチ単位で指定。デフォルト6.4in×4.8in
dpi :1インチあたりのドット数
facecolor :図の背景色
tight_layout :Trueでオブジェクトの配置が自動調整
※２　subplots()、.add_subplot()のパラメータ
※３　plot()のパラメータ
線種指定
plot(…,ls=記号,…)で指定できる線種
種類記号
実線 ‘-’
破線 ‘–’（-が2つ）
一点鎖線 ’-.’
点線 ’:’
plt.plot()を実行すると自動でFigureオブジェクトも作成されるので、plt.figure()は割愛

３．２次元グラフの作成
（１）１つの座標に２つのグラフを表示 [sample_3-1]

plt.plot()を実行すると自動でfigureオブジェクトも作成されるので、plt.figure()は省略

#3.2　2次元グラフ
#(1)１つの座標に２つのグラフを表示
#[sample_3-1]
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace( -5, 5, 10) #数列を作成、下記と同じ
#x=np.array([ -5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5])
y1 = np.exp(-x) #y=e^-x
y2 = np.exp(x) #y=e^x

plt.plot(x, y1, label='test')   #2次元座標に描画
plt.plot(x, y2, label='test2')   #2次元座標に描画
plt.legend()  #凡例の表示
plt.grid() #グリッド表示
plt.xlabel('x')  #x軸ラベル表示
plt.ylabel('y')  #ｙ軸ラベル表示
plt.title('test graph')  #タイトル表示

#3.2　2次元グラフ

#(1)１つの座標に２つのグラフを表示

#[sample_3-1]

%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.linspace( -5, 5, 10) #数列を作成、下記と同じ

#x=np.array([ -5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5])

y1 = np.exp(-x) #y=e^-x

y2 = np.exp(x) #y=e^x

plt.plot(x, y1, label='test') #2次元座標に描画

plt.plot(x, y2, label='test2') #2次元座標に描画

plt.legend() #凡例の表示

plt.grid() #グリッド表示

plt.xlabel('x') #x軸ラベル表示

plt.ylabel('y') #ｙ軸ラベル表示

plt.title('test graph') #タイトル表示

（２）複数の座標にグラフを表示 [sample_3-2]

#3.2(2)複数の座標にグラフを表示
#[sample_3-2]
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#描画領域の作成
fig = plt.figure()
x = np.linspace( -5, 5, 10) #数列を作成、下記と同じ

#座標の作成(複数)
ax1=fig.add_subplot(2, 2,1)#2*2の1番目
ax2=fig.add_subplot(2, 2,2)#2*2の2番目
ax3=fig.add_subplot(2, 2,3)#2*2の3番目
plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.6)#座標間にスペースを設ける

y1 = np.exp(-x) #y=e^-x
y2 = np.exp(x) #y=e^x
y3 = x**2 #y=x^2

#描画
ax1.plot(x, y1, label='test1')   #2次元座標に描画
ax1.legend()  #凡例の表示
ax1.grid() #グリッド表示
ax1.set_xlabel('x')  #x軸ラベル表示
ax1.set_ylabel('y')  #ｙ軸ラベル表示
ax1.set_title('test1 graph')  #タイトル表示

ax2.plot(x, y2, label='test2')   #2次元座標に描画

ax2.legend()  #凡例の表示
ax2.grid() #グリッド表示
ax2.set_xlabel('x')  #x軸ラベル表示
ax2.set_ylabel('y')  #ｙ軸ラベル表示
ax2.set_title('test3 graph')  #タイトル表示

ax3.plot(x, y3, label='test3')   #2次元座標に描画
ax3.legend()  #凡例の表示
ax3.grid() #グリッド表示
ax3.set_xlabel('x')  #x軸ラベル表示
ax3.set_ylabel('y')  #ｙ軸ラベル表示
ax3.set_title('test3 graph')  #タイトル表示

#3.2(2)複数の座標にグラフを表示

#[sample_3-2]

%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#描画領域の作成

fig = plt.figure()

x = np.linspace( -5, 5, 10) #数列を作成、下記と同じ

#座標の作成(複数)

ax1=fig.add_subplot(2, 2,1)#2*2の1番目

ax2=fig.add_subplot(2, 2,2)#2*2の2番目

ax3=fig.add_subplot(2, 2,3)#2*2の3番目

plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.6)#座標間にスペースを設ける

y1 = np.exp(-x) #y=e^-x

y2 = np.exp(x) #y=e^x

y3 = x**2 #y=x^2

#描画

ax1.plot(x, y1, label='test1') #2次元座標に描画

ax1.legend() #凡例の表示

ax1.grid() #グリッド表示

ax1.set_xlabel('x') #x軸ラベル表示

ax1.set_ylabel('y') #ｙ軸ラベル表示

ax1.set_title('test1 graph') #タイトル表示

ax2.plot(x, y2, label='test2') #2次元座標に描画

ax2.legend() #凡例の表示

ax2.grid() #グリッド表示

ax2.set_xlabel('x') #x軸ラベル表示

ax2.set_ylabel('y') #ｙ軸ラベル表示

ax2.set_title('test3 graph') #タイトル表示

ax3.plot(x, y3, label='test3') #2次元座標に描画

ax3.legend() #凡例の表示

ax3.grid() #グリッド表示

ax3.set_xlabel('x') #x軸ラベル表示

ax3.set_ylabel('y') #ｙ軸ラベル表示

ax3.set_title('test3 graph') #タイトル表示

４．３次元グラフの作成
（１）１つの座標 [sample_4-1]

#4.３次元グラフの作成
#4.(1)１つの座標
#[sample_4-1]
%matplotlib inline
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1) #arange()は間隔（公差）を指定
y = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1) #linspace()は要素数を指定

#格子点の作成
X, Y = np.meshgrid(x, y) #x座標とy座標の要素の入った配列を指定すると、各軸のグリッドの要素を返す

Z = X**2+Y**2 #演算X^2+Y^2の結果

#描画領域の作成
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

ax.set_xlabel("x") #X軸ラベル
ax.set_ylabel("y") #Y軸ラベル
ax.set_zlabel("f(x, y)") #Z軸ラベル

ax.plot_wireframe(X, Y, Z)  #3次元の曲面
#ax.plot_surface(X, Y, Z)  #3次元の曲面塗りつぶし
#ax.scatter(X, Y, Z)  #点で表示

#4.３次元グラフの作成

#4.(1)１つの座標

#[sample_4-1]

%matplotlib inline

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1) #arange()は間隔（公差）を指定

y = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1) #linspace()は要素数を指定

#格子点の作成

X, Y = np.meshgrid(x, y) #x座標とy座標の要素の入った配列を指定すると、各軸のグリッドの要素を返す

Z = X**2+Y**2 #演算X^2+Y^2の結果

#描画領域の作成

fig = plt.figure()

ax = Axes3D(fig)

ax.set_xlabel("x") #X軸ラベル

ax.set_ylabel("y") #Y軸ラベル

ax.set_zlabel("f(x, y)") #Z軸ラベル

ax.plot_wireframe(X, Y, Z) #3次元の曲面

#ax.plot_surface(X, Y, Z) #3次元の曲面塗りつぶし

#ax.scatter(X, Y, Z) #点で表示

（２）複数座標 [sample_4-2]

#4.(2)複数グラフ作成
#[sample_4-2]
%matplotlib inline
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#描画領域の作成
fig = plt.figure(figsize=(20,15),facecolor='g')

#1つ目の格子点生成
x1 = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)
y1 = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)
X1, Y1 = np.meshgrid(x1, y1)
Z1 = X1**2+Y1**2

#2つ目の格子点生成
x2 = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)
y2 = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)
X2, Y2 = np.meshgrid(x2, y2)
Z2 = X2**2+Y2**2

#1つ目の座標生成と描画
ax1 = fig.add_subplot(2, 2,1, projection='3d') 
ax1.set_xlabel("x1")
ax1.set_ylabel("y1")
ax1.set_zlabel("f(x1, y1)")
ax1.plot_wireframe(X1, Y1, Z1)

#2つ目の座標生成と描画
ax2 = fig.add_subplot(2, 2,2, projection='3d') 
ax2.set_xlabel("x")
ax2.set_ylabel("y")
ax2.set_zlabel("f(x, y)")
ax2.plot_wireframe(X2, Y2, Z2)

#4.(2)複数グラフ作成

#[sample_4-2]

%matplotlib inline

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#描画領域の作成

fig = plt.figure(figsize=(20,15),facecolor='g')

#1つ目の格子点生成

x1 = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)

y1 = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)

X1, Y1 = np.meshgrid(x1, y1)

Z1 = X1**2+Y1**2

#2つ目の格子点生成

x2 = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)

y2 = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)

X2, Y2 = np.meshgrid(x2, y2)

Z2 = X2**2+Y2**2

#1つ目の座標生成と描画

ax1 = fig.add_subplot(2, 2,1, projection='3d')

ax1.set_xlabel("x1")

ax1.set_ylabel("y1")

ax1.set_zlabel("f(x1, y1)")

ax1.plot_wireframe(X1, Y1, Z1)

#2つ目の座標生成と描画

ax2 = fig.add_subplot(2, 2,2, projection='3d')

ax2.set_xlabel("x")

ax2.set_ylabel("y")

ax2.set_zlabel("f(x, y)")

ax2.plot_wireframe(X2, Y2, Z2)

（３）１つの座標に２つのグラフ [sample_4-3]

#4.(3)１つの座標に２つのグラフ
#[sample_4-3]
%matplotlib inline
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#範囲と間隔の設定
x = np.arange(-5, 5, 1)
y = np.arange(-5, 5, 1)

#格子点作成
X, Y = np.meshgrid(x, y)
print(X)
print(Y)

#計算
Z1 =X**2+Y**2
Z2 =X**2-Y**2

#描画領域の作成
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

#描画
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
ax.set_zlabel("f(x, y)")
ax.plot_surface(X, Y, Z1, rstride=1, cstride=1, cmap='summer', linewidth=0.3)
ax.plot_surface(X, Y, Z2, rstride=1, cstride=1, cmap='spring', linewidth=0.3)

#4.(3)１つの座標に２つのグラフ

#[sample_4-3]

%matplotlib inline

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#範囲と間隔の設定

x = np.arange(-5, 5, 1)

y = np.arange(-5, 5, 1)

#格子点作成

X, Y = np.meshgrid(x, y)

print(X)

print(Y)

#計算

Z1 =X**2+Y**2

Z2 =X**2-Y**2

#描画領域の作成

fig = plt.figure()

ax = Axes3D(fig)

#描画

ax.set_xlabel("x")

ax.set_ylabel("y")

ax.set_zlabel("f(x, y)")

ax.plot_surface(X, Y, Z1, rstride=1, cstride=1, cmap='summer', linewidth=0.3)

ax.plot_surface(X, Y, Z2, rstride=1, cstride=1, cmap='spring', linewidth=0.3)

５．参考
・Python公式サイト
https://www.python.org/
・日本のPythonコミュニティ
https://www.python.jp/index.html
・Windows版Anacondaのインストール
https://www.python.jp/install/anaconda/windows/install.html
・NumPy　Pythonを使用した科学計算の基本パッケージ
https://numpy.org/
・matplotlib
プログラミング言語Pythonおよびその科学計算用ライブラリNumPyのためのグラフ描画ライブラリ
https://matplotlib.org/
・mplot3d（ 3次元プロット） matplotlibの機能を拡張するためのツールキット
https://matplotlib.org/stable/tutorials/toolkits/mplot3d.html

The subject ends herewith.