Introduzione a matplotlib: il modulo pyplot
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- Rita Belloni
- 8 anni fa
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1 Introduzione a matplotlib: il modulo pyplot Mario Rosati CINECA Roma m.rosati@cineca.it Cos è Matplotlib Matplotlib!è!un!modulo!per!la!generazione!di!grafici!2D!(in!piccola!parte!anche! 3D):! è!completamente!sviluppata!in!python,!! u?lizza!il!modulo!numpy!per!la!rappresentazione!di!grandi!array! le!sue!funzionalità!la!rendono!par?colarmente!adaba!ad!applicazioni!di! calcolo!scien?fico!(tra!le!altre!cose,!è!possibile!u?lizzare!la!sintassi!latex! per!aggiungere!formule!sui!grafici)! Matplotlib!è!cos?tuita!da!tre!componen?:! La1matplotlib1API!(interfaccia!a!oggeD),!u?lizzata!direBamente!per! inserire!funzionalità!per!la!creazione!di!grafici!nei!propri!script!python! Il1modulo1pyplot!è!un interfaccia!procedurale!alla!matplotlib!api!ed!è! progebato!per!emulare,!in!ambiente!python,!i!più!comuni!comandi!grafici! di!matlab;!dunque!è!pensato!prevalentemente!per!un!u?lizzo!in! interadvo! Output1back;end:!per!l output!dei!grafici!su!varie!?pologie!di!gui!e!su! diversi!forma?!di!file! 2!
2 Un semplice grafico interattivo Se!alla!funzione!plt.plot()!viene! passata!solo!una!lista!di!numeri!o!un! array,!matplotlib!assume!che!si!trad! della!sequenza!di!valori!y!del!grafico! e!li!associa!alla!sequenza!naturale!di! valori!x:!0,1,2,3,..! La!funzione!plt.show()!visualizza!la! figura!e!blocca!l interprete!python! fino!a!quando!la!plo=ng!window! sarà!chiusa! 3! La toolbar della plotting window Mostra!la!plo=ng1area!originale! Undo/Redo1della!visualizzazione! Navigazione!all interno!del!plot! Zoom!di!una!porzione!reBangolare!della!plo=ng1area1 Personalizzazione!dei!subplot1 Salvataggio/Esportazione!della!figura! 4!
3 Il modulo pyplot: generalità Il!modulo!pyplot!è!una!raccolta!di!funzioni!command1style,!che! consentono!di!u?lizzare!le!funzionalità!di!!matplotlib!in!interadvo,!con! una!modalità!simile!a!quanto!possibile!all interno!dell ambiente!matlab.!! Ogni!funzione!di!pyplot!agisce!su!una!singola!finestra!di!plot,!deBa!figura;!! ad!esempio:! crea!una!figura! crea!una!plo=ng1area!all interno!di!una!figura! disegna!dei!grafici!in!una!plo=ng1area! decora!un!plot!con!e?chebe!o!con!altri!elemen?!grafici! pyplot!è!stateful,!ovvero!?ene!traccia!dello!stato!della!figura!corrente!e! della!rela?va1plo=ng1area1e!le!sue!funzioni!di!plo=ng!agiscono!sulla!figura! corrente! 5! Il nostro primo grafico >>> import numpy as np >>> x = np.linspace(-1.0,1.0,50,endpoint=true) >>> y = x**3 >>> plt.plot(x,y) >>> plt.show() 6!
4 Il nostro primo grafico (II) Osserviamo!alcuni!aspeD!del!comportamento!di! default!di!plt.plot(),!che,!in!caso!di!necessità,!! possono!essere!modifica?:! la!dimensione!degli!gli!assi!combacia!! perfebamente!con!il!range!dei!da?!del!grafico!! i!gck1mark!degli!assi!sono!pos?!ogni!0.5!unità! non!c è!un!?tolo!ne!ci!sono!e?chebe!sugli!assi! non!c è!una!legenda!! il!colore!della!linea!del!grafico!è!blu! 7! Un po di cosmesi: impostare la dimensione degli assi La!funzione!pyplot.axis([X min,x max,y min,y max ])1consente!di!modificare! gli!estremi!degli!assi!del!grafico!:! >>> import numpy as np >>> x = np.linspace(-1.0,1.0,50,endpoint=true) >>> y = x**3 >>> plt.plot(x,y) >>> plt.axis([-1.1, 1.1, -1.1, 1.1]) >>> plt.show() Dimensione!degli!assi!del!grafico! 8!
![della!linea!del!grafico!è!blu! 7! Un po di cosmesi: impostare la dimensione degli assi La!funzione!pyplot.axis([X min,x max,y min,y max ])1consente!di!modificare! gli!estremi!degli!assi!del!grafico!:! >>> import numpy as np >>> x = np.](/docs-images/41/9643034/images/page_4.jpg "linspace(-1.0,1.0,50,endpoint=true) >>> y = x**3 >>> plt.plot(x,y) >>> plt.axis([-1.1, 1.1, -1.1, 1.1]) >>> plt.show() Dimensione!degli!assi!del!grafico! 8!")
5 Un po di cosmesi: impostare la dimensione degli assi (II) >>> plt.axis([-1.1, 1.1, -1.1, 1.1]) 9! Un po di cosmesi: impostare i tick mark degli assi La!funzione!pyplot.xticks()/!yticks() permebe!di!modificare!il! comportamento!di!default!di1pyplot1per!i1gck1mark!dell asse!x/y! Tali!funzioni!consentono!d impostare!sia!la!posizione!sia!l e?cheba!dei!tick1 mark!del!rela?vo!asse! Tick1mark1dell asse!x!ogni!0.25!unità! >>> import numpy as np >>> x = np.linspace(-1.0,1.0,50,endpoint=true) >>> y = x**3 >>> plt.plot(x,y) >>> # using Python s list comprehension syntax >>> plt.xticks([0.25*k for k in range(-4,5)]) >>> plt.show() 10!
6 Un po di cosmesi: impostare i tick mark degli assi (II) >>> plt.xticks([0.25*k for k in range(-4,5)]) 11! Ancora sui tick mark degli assi Il!primo!argomento!di!pyplot.xticks()/!yticks()!può!anche! essere!una!lista!non!equibspaziata! A!queste!funzioni!è!possibile!passare!anche!una!di!e?cheBe!da!associare!ai! singoli!tick1del1rela?vo!asse! Tick1mark1dell asse!y!non!equibspazia?!e!con!e?cheba!user1defined!! >>> import numpy as np >>> x = np.linspace(-1.0,1.0,50,endpoint=true) >>> y = x**3 >>> plt.plot(x,y) >>> plt.yticks([-0.9, -0.4, 0.0, 0.3, 0.6, 0.85],... [ A', B', C', D', E', F']) >>> plt.show() 12!
7 Ancora sui tick mark degli assi (II) >>> plt.yticks([-0.9, -0.4, 0.0, 0.3, 0.6, 0.85],... [ A', B', C', D', E', F']) 13! Un po di cosmesi: titolo, etichette degli assi e griglia >>> import numpy as np >>> x = np.linspace(-1.0,1.0,50,endpoint=true) >>> y = x**3 >>> plt.plot(x,y) >>> plt.title( The cubic function in [-1,1] ) >>> plt.xlabel( my x-axis label ) >>> plt.ylabel( my y-axis label ) >>> plt.grid() Titolo1ed1eGcheJe1degli1assi! >>> plt.show() 14!
8 Un po di cosmesi: il risultato finale 15! Più grafici nello stesso plot >>> import numpy as np >>> x = np.linspace(0,1.0,50,endpoint=true) >>> y1= x**0.5 >>> y2= x**2 >>> plt.plot(x,y1) >>> plt.plot(x,y2) >>> plt.show() 16!
9 Più grafici nello stesso plot (2) Osservazioni:! Per!default!la!linea!del!secondo!! grafico!è!verde! Potrebbe!essere!u?le!aggiungere!una!legenda!e!anche!dei!marcatori!in! corrispondenza!dei!nostri!da?!! 17! Colori di default e prime personalizzazioni del grafico Nella!figura!è!riportata!la!sequenza!dei! colori!di!default!per!i!grafici!nello!stesso! sistema!di!assi! Di!default,!l eventuale!obavo!grafico! nello!stesso!sistema!di!assi!torna!ad! essere!disegnato!in!blu!e!così!via! Oltre!alle!coordinate!del!grafico,!al!comando!pyplot.plot()!possono! essere!passa?!ulteriori!argomen?!per!alterare!il!comportamento!di! default!nel!disegno!del!rela?vo!grafico,!non!solo!per!l aspebo!del! colore.! Ad!esempio!la!funzione:!! pyplot.plot(x,y, color= red, linestyle= -- )! disegna!il!grafico!con!una!linea!trabeggiata!in!colore!rosso! 18!
10 Ancora su plot linestyle Possibili!argomen?!(da!meBere!tra!apici)!per!la!direDva!linestyle:! - solid1line1style1(default)!! -- dashed1line1style1! -. dash;dot1line1style1! : dojed1line1style1 Ovviamente1è1possibile1aggiungere1al1grafico1anche1i1marker1dei1daG;1 ad1esempio1la1funzione:11!! pyplot.plot(x,y, marker= o, color= red )! disegna!il!grafico!con!una!linea!rossa!con!marker!a!forma!di!cerchio! E!possibile!u?lizzare!anche!una!sintassi! meno!verbosa ;!ad!esempio! la!funzione:! pyplot.plot(x,y, r--o )! disegna!il!grafico!con!una!dashed1line1rossa!con!marker!circolare!per!i! da?!! 19! 1 Più grafici nello stesso plot >>> import numpy as np >>> x = np.linspace(0,1.0,50,endpoint=true) >>> y1= x**0.5 >>> y2= x**2 >>> plt.plot(x,y1, g:o,label= $x^{1/2}$ ) >>> plt.plot(x,y2, r:^,label= $x^2$ ) >>> plt.legend(loc= upper left ) >>> plt.grid(); plt.show() La!proprietà!label!nelle!due!istruzioni!di!plo=ng!è!per!necessaria!per! inserire!la!descrizione!del!grafico!che!sarà!visualizzata!in!legenda! Il!comando!plt.legend()!consente!di!inserire!una!legenda!nel!grafico! e!la!proprietà!loc,!di!indicarne!la!posizione!nel!grafico!stesso! 20!
11 Più grafici nello stesso plot: il risultato finale NB:!per!i!posizionamen?!alterna?vi!della!legenda!e!per!il!controllo!delle!sue! ulteriori!proprietà!consultare!help(pyplot.legend)1 21! Ancora sui marker Nella!figura!i!possibili!marker!predefini?! Il!comando!pyplot.plot!prevede!proprietà! per!la!ges?one!dell aspebo!dei!marker:! markersize=float1:!consente!di! personalizzare!la!dimensione!del! marker11 markeredgewidth=float:!consente! di!personalizzare!la!dimensione!del! bordo!del!marker11 markerfacecolor= color string!:! consente!di!scegliere!il!colore! dell interno!del!marker11 markeredgecolor=1 color string 1:! consente!di!scegliere!il!colore!del! bordo!del!marker11 22!
12 Come ottenere uno scatter plot >>> import numpy as np >>> x = np.linspace(-1,1,50,endpoint=true) >>> y = x**2 >>> plt.plot(x,y, linestyle=, marker= o ) >>> plt.axis([-1.1,1.1,-0.1,1.1]) >>> plt.show() Con!il!comando!pyplot.plot!è! possibile!disegnare!uno! scajer1plot,!u?lizzando! opportunamente!le!proprietà! linestyle!e!marker1 NB:!nel!modulo!pyplot!è! presente!anche!la!funzione! specifica!pyplot.scajer1 23! scatter plot e fancy marker... >>> plt.plot(x,y, linestyle=, marker= o, markersize=8.0, markeredgewidth=2.0, markerfacecolor='green, markeredgecolor='red )... 24!
13 Scatter plot di grosse moli di dati Nel!caso!di!uno!scaJer1plot!di!un!data!set!di!grandi!dimensioni!si!oDene! un!risultato!soddisfacente!uglizzando1il1pixel1come1singolo1marker1 >>> import numpy as np >>> x = np.linspace(-1.0,1.0,10000,endpoint=true) >>> z = np.random.rand(10000) >>> y = x**2+z >>> plt.plot(x,y, linestyle='', marker=',', markerfacecolor='blue ) >>> plt.show() 25! Scatter plot di grosse moli di dati (2) 26!
14 Plot con error bar >>> x = [0.5,1.0,2.9,3.8,4.3,5.2,6.1,7.0,7.8,9.6] >>> y = [0.78,0.63,0.38,0.25,0.22,0.21,0.20,0.19,0.18,0.17] >>> ym = [0.2,0.15,0.13,0.12,0.11,0.09,0.08,0.07,0.06,0.05] >>> ym = [0.35,0.3,0.28,0.16,0.15,0.14,0.13,0.12,0.11,0.1] >>> plt.errorbar(x,y, yerr=(ym,ym), ecolor= green ) >>> plt.show() La!dimensione!delle!liste!ym! ed!ym!deve!essere!la!stessa!di! y La!funzione!supporta!anche! la!proprietà!xerr,!per! impostare!eventuali! error1 array!per!l asse!x1 27!... Plot con error bar: cosmesi >>> plt.errorbar(x,y, yerr=(ym,ym),linewidth=0.5, marker='o,markeredgecolor= blue, markeredgewidth=2,markerfacecolor= yellow, ecolor= green,markersize=10,elinewidth=5.0, capsize=0)... 28!
15 Bar plot >>> import numpy as np >>> y = [1.9,3.8,5.0,5.8,6.3,9.0,9.9,13.0,14.3,13.8] >>> x = np.linspace(1,10,10,endpoint=true) >>> plt.bar(x,y) >>> plt.xticks(np.linspace(0,12,13,endpoint=true)) >>> plt.show() A!differenza!della!funzione! pyplot.plot,!in!pyplot.bar!il! primo!argomento!(array!x)!è! obbligatorio. Di!default,!la!singola!coordinata! dell array!x!è!l angolo!in!basso!a! sinistra!della!rela?va!barra;!la! proprietà!align,!consente!di! variare!questo!comportamento! 29! Bar plot: cosmesi... >>> plt.bar(x,y, align= center, width=0.35, color= green )... align= center &consente! di!obenere!barre!centrate!sulla! rela?va!coordinata!x! L argomento!della!proprietà! width,!può!anche!essere!un! array,!per!obenere!barre!di! dimensioni!diverse! 30!
16 Bar plot: un ulteriore esempio >>> import numpy as np >>> avr_men = (20,35,30,35,27); std_men = (2,3,4,1,2) >>> avr_women = (25,32,34,20,25); std_women = (3,5,2,3,3) >>> index = np.arange(5); >>> econf = {'ecolor': '0.3'} >>> plt.bar(index, avr_men, width=0.35, alpha=0.40, color='b', yerr=std_men, error_kw=econf, label='men') >>> plt.bar(index+0.35, avr_women, width=0.35, alpha=0.40, color='r', yerr=std_women, error_kw=econf, label='women') >>> plt.xlabel('group'); plt.ylabel('scores') >>> plt.title('scores by group and gender') >>> plt.xticks(index , ('A', 'B', 'C', 'D', 'E')) >>> plt.legend(); plt.show() 31! Bar plot: un ulteriore esempio (2) 32!
17 Istogrammi >>> import numpy as np >>> data = np.random.normal(loc=3, scale=0.5, size=10000) >>> plt.hist(data, bins=30) >>> plt.show() np.random.normal è!una! funzione!del!modulo!di!numpy! per!la!generazione!di!numeri! casuali;!nel!nostro!caso!genera! 10000!numeri!casuali!da!normale! con!media!3!e!varianza!0.5! La!proprietà!bins!di!plt.hist!indica! il!numero!degli!intervalli!per!il! conteggio;!l argomento!di!bins! può!essere!un!proprio!array!di!! N+1!estremi!degli!intervalli!! 33!... Istogrammi di più set di dati >>> plt.hist(data[:5000],bins=15,rwidth=0.5) >>> plt.hist(data[5000:],bins=15,rwidth=0.5)... 34!
18 Istogrammi di più set di dati (2)... >>> plt.hist([data[5000],data[5000:], bins=15, histtype='barstacked)... Se!le!due!serie!di!da?!prevedono! lo!stesso! binning,!possono! anche!essere!rappresentate!in! forma! stacked,!aggiungendo,! ad!una!singola!chiamata!a! pyplot.hist,!oltre!ai!anche! l argomento! hisjype='barstacked!! 35! La funzione subplot La!funzione!plt.subplot(nrows,ncols,index) permebe!di!costruire! subplot!in!una!singola!figura.!vediamone!un!esempio!d uso:! >>> import numpy as np >>> x = np.linspace(0.0, 5.0) >>> y1 = np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x) >>> y2 = np.cos(2*np.pi*x) >>> plt.subplot(2, 1, 1) >>> plt.plot(x, y1, 'go-') >>> plt.title('my 2 subplots ) >>> plt.ylabel('damped') >>> plt.subplot(2, 1, 2) >>> plt.plot(x, y2, 'r^-') >>> plt.xlabel('time (s)') >>> plt.ylabel('undamped') >>> plt.show() 36!
19 Il risultato del nostro subplot 37! Altri tipi di plot Oltre!alle!funzioni!finora!descriBe,!il!modulo!matplotlib.pyplot!ne!meBe!a! disposizione!altre,!che!consentono!di!obenere!ulteriori!?pologie!di!plot.! Per!una!rassegna1sulle!?pologie!di!grafico!che!è!possibile!consultare! hbp://matplotlib.org/gallery.html,!in!cui,!per!ogni!plot!visualizzabile,!è! disponibile!lo!script!python!che!lo!genera! Vediamo!qualche!ulteriore!esempio!di!cosa!è!possibile!realizzare!in! matplotlib,!senza!entrare!nel!debaglio!dei!comandi!(istruzioni)!necessari! 38!
20 Pie plot 39! Polar plot 40!
21 box plot 41! streamline plot 42!
22 streamline plot (II) 43! Una matrice in grafica 44!
23 Simple contour plot 45! contour plot with colorbar 46!
24 Plot in 3D 47! Output Matplotlib!supporta!diversi!backend!grafici.!Possiamo!dividere!la!?pologia!di!! backend!in!due!categorie:! User1interface1backend:!per!l assemblaggio!dei!grafici!in!una!gui;!in! Python!esistono!diverse!librerie!per!la!costruzione!di!interfacce!grafiche! tra!cui1tkinter,1pyqt,1pygtk1che!vengono!supportate!da!matplotlib.! Hardcopy1backend:!per!la!stampa!su!file;!i!forma?!*.jpg,!*.png,!*.svg,! *.pdf,!*.rgba!sono!supporta?.!!nel!modulo!pyplot,!è!disponibile!la!funzione:!!!!! savefig(filename, dpi=150, transparent=false) in!cui!il!formato!dell immagine!che!sarà!generata,!in!generale,!dipende! dall estensione!di!filename (NB:!sono!visualizzate!solo!le!principali! proprietà)! 49!
25 Reference ed approfondimenti: 50! matplotlib.org: la documentazione 51!
26 matplotlib.org: beginner s guide 52! matplotlib.org: advanced guide 53!
27 Il modulo matplotlib.pyplot: laboratorio 54! Laboratorio pyplot 1. Tracciare!il!grafico!della!funzione!sin(x)!nell intervallo![0,10],!u?lizzando! una!linea!trabeggiata!rossa.! hint:!la!funzione!numpy.sin(x)!ritorna!un!array!delle!stesse!dimensioni!di! x,!contenente!il!seno!di!x!elemento!per!elemento.! 2. Sulla!stessa!figura!precedente,!inserire!anche!?tolo!ed!e?cheBe!degli!assi! in!colore!verde!e!con!una!dimensione!del!font!di!16!pun?! hint:!consultare!l help!delle!funzioni!che!consentono!di!inserire!?tolo!ed! e?chebe!degli!assi! 3. Alla!figura!dell esercizio!2,!aggiungere!il!grafico!della!funzione!cos(x),! sempre!nell intervallo!![0,10],!u?lizzando!una!linea!blu!e!marker!a!forma! di!diamante,!e,!ovviamente,!anche!una!legenda!! 4. Con!i!2!dataset!preceden?,!costruire!un!bar!plot,!con!barre!gialle!per!il! seno!e!barre!verdi!per!il!coseno!!! 55!
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