Python NumPy Matplotlib.pyplot でグラフを作ってみる
ディープラーニングの勉強をはじめました。 割りと先は長いぜって感じですが、頑張って勉強しようと思います。
教材として使用しているのはこちらです。 書店で立ち読みしてすごく引き込まれまして、内容もわかりやすくて良いと思いました。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
- 作者: 斎藤康毅
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2016/09/24
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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matplotlibでグラフ表示
この本の中で割りと最初の方に出てくるのですが、matplotlibによるグラフ表示です。 以前も似たようなことは試したのですが、あまりきちんとやっていなかったので、改めてここで抑えておこう思いました。
内容自体はシンプルですね。
グラフも、とりあえずエクセルのマクロなどの設定とさほど変わらないように思えます。
こちらはmatplotlibの公式ページです
pyplot — Matplotlib 2.0.2 documentation
とりあえず表示用のデータを作る
# 0から6まで0.1刻みで配列に格納する x = np.arange(0, 6, 0.1) # xの値を入力に、sinとcosの配列を作る y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x)
これはNumPyで、あまり難しくないと思います。
pyplotでグラフを作成
plt.plot(x,y1,label="sin") plt.plot(x,y2,linestyle="--", label="cos") plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title('sin & cos') plt.legend() plt.show()
別ウインドウで表示されます
pyplot.plotの説明
http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.plot
なんか色々あります。xとy以外にも指定できるみたいですね。
plot(x, y) # plot x and y using default line style and color
plot(x, y, ‘bo’) # plot x and y using blue circle markers
plot(y) # plot y using x as index array 0..N-1
plot(y, ‘r+’) # ditto, but with red plusses
今回のグラフ表示で使ったのは、labelの指定とlinstyleの指定になります。
linestyleはこちらに解説がありました
http://matplotlib.org/api/lines_api.html#matplotlib.lines.Line2D.set_linestyle
‘-’ or ‘solid’ solid line
‘–’ or ‘dashed’ dashed line
‘-.’ or ‘dashdot’ dash-dotted line
‘:’ or ‘dotted’ dotted line
‘None’ draw nothing
‘ ’ draw nothing
‘’ draw nothing
試しにcosのlinestyleを"-.“に変えてみます。dash-dotted lineですね。 おお、見事に変わりました!
ていうかこんなところで感動している場合じゃないですね。 ディープラーニングが全然進んでいません。
書籍をそのままブログにアップするわけにもいきませんから、自分なりに勉強した過程などをアップしていこうと思います。
以上。