API リファレンス#

ライブラリを使用する場合、通常は FigureおよびAxesオブジェクトを作成し、それらのメソッドを呼び出してコンテンツを追加し、外観を変更します。

  • matplotlib.figure: 軸の作成、Figure レベルのコンテンツ

  • matplotlib.axes: ほとんどのプロット方法、軸ラベル、軸スタイルへのアクセスなど。

例: Figurefigと Axesを作成しますax。次に、それらのメソッドを呼び出してデータをプロットし、軸ラベルと Figure タイトルを追加します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 4, 0.05)
y = np.sin(x*np.pi)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(3,2), constrained_layout=True)
ax.plot(x, y)
ax.set_xlabel('t [s]')
ax.set_ylabel('S [V]')
ax.set_title('Sine wave')
fig.set_facecolor('lightsteelblue')

(ソースコード、png )

../_images/index-11.png

使用パターン#

以下では、Matplotlib を使用してプロットするためのいくつかの一般的なアプローチについて説明します。サポートされているユーザー API 間のトレードオフの説明については、Matplotlib アプリケーション インターフェイス (API)を参照してください 。

明示的な API #

その核となるのは、Matplotlib はオブジェクト指向ライブラリです。プロットをさらに制御およびカスタマイズする必要がある場合は、オブジェクトを直接操作することをお勧めします。

多くの場合、 and を使用してFigureおよび 1 つ以上 を作成し、それ以降はこれらのオブジェクトでのみ作業します。ただし、 を明示的に作成することもできます (たとえば、GUI アプリケーションに含める場合)。Axespyplot.subplotsFigure

参考文献：

暗黙の API #

matplotlib.pyplotMatplotlib を MATLAB のように機能させる関数のコレクションです。各 pyplot 関数は Figure に何らかの変更を加えます: たとえば、Figure を作成する、Figure にプロット領域を作成する、プロット領域にいくつかの線をプロットする、ラベルでプロットを装飾するなどです。

pyplot主にインタラクティブなプロットと、プログラムによるプロット生成の単純なケースを対象としています。

参考文献：

pylab API (非推奨) #

警告

グローバル名前空間に頻繁にインポートすると予期しない動作が発生する可能性があるため、pylab の使用は強くお勧めしません。matplotlib.pyplot 代わりに使用してください。

pylab、、、、、およびいくつかの追加機能をすべて単一の名前空間内に含む matplotlib.pyplotモジュールnumpyです。その本来の目的は、すべての関数をグローバル名前空間にインポートすることにより、MATLAB のような作業方法を模倣することでした。これは、今日では悪いスタイルと見なされています。numpy.fftnumpy.linalgnumpy.random

モジュール#

モジュールのアルファベット順リスト: