matplotlibの基礎知識

matplotlibは次の3層で構成される

1.Scripting Layer

• pyplot
• df.plot()

2.Artist Layer

• ax = df.plot()
• グラフに表示されるものは全てArtist

  

  Artist

3.Backend Layer

• backend_bases

matplotlibの階層構造を簡潔に表した図。

階層構造

この図から読み取れること

• FigureオブジェクトにAxesオブジェクトが属している
• AxesオブジェクトにはAxisオブジェクトが属している

参考

• 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

○棒グラフの例1. 重なりを透過した棒グラフ

# create a dataframe of the countries of interest (cof)
df_cof = df_can.loc[['Greece', 'Albania', 'Bulgaria'], years]

# transpose the dataframe
df_cof = df_cof.transpose() 

# let's get the x-tick values
count, bin_edges = np.histogram(df_cof, 15)

# Un-stacked Histogram
df_cof.plot(kind ='hist',
            figsize=(10, 6),
            bins=15,
            alpha=0.35,
            xticks=bin_edges,
            color=['coral', 'darkslateblue', 'mediumseagreen']
            )

plt.title('Histogram of Immigration from Greece, Albania, and Bulgaria from 1980 - 2013')
plt.ylabel('Number of Years')
plt.xlabel('Number of Immigrants')

plt.show()

出力

hist

○棒グラフの例2. 棒グラフへ数値埋め込み

### type your answer here
df_top15.plot(kind='barh',figsize=(12,12),color = 'steelblue')
plt.xlabel('Number of Immigrants')
plt.title('Top 15 Conuntries Contributing to the Immigration to Canada between 1980 - 2013')

# annotate value labels to each country
for index, value in enumerate(df_top15): 
    label = format(int(value), ',') # format int with commas

# place text at the end of bar (subtracting 47000 from x, and 0.1 from y to make it fit within the bar)
    plt.annotate(label, xy=(value - 47000, index - 0.10), color='white')

plt.show()

出力

bar with numbers

○Subplotsの基本形
典型的な記述方法は以下の通り。

fig = plt.figure() # create figure
ax = fig.add_subplot(nrows, ncols, plot_number) # create subplots

subplots

○散布図と近似直線の可視化

x = df_tot['year']      # year on x-axis
y = df_tot['total']     # total on y-axis
fit = np.polyfit(x, y, deg=1)

df_tot.plot(kind='scatter', x='year', y='total', figsize=(10, 6), color='darkblue')

plt.title('Total Immigration to Canada from 1980 - 2013')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Number of Immigrants')

# plot line of best fit
plt.plot(x, fit[0] * x + fit[1], color='red') # recall that x is the Years
plt.annotate('y={0:.0f} x + {1:.0f}'.format(fit[0], fit[1]), xy=(2000, 150000))

plt.show()

# print out the line of best fit
'No. Immigrants = {0:.0f} * Year + {1:.0f}'.format(fit[0], fit[1]) 

plot line