# （必須）モジュールのインポート
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
try:
    import japanize_matplotlib
except:
    pass

# 表示設定
np.set_printoptions(suppress=True, precision=3)
pd.set_option('display.precision', 3)    # 小数点以下の表示桁
pd.set_option('display.max_rows', 150)   # 表示する行数の上限
pd.set_option('display.max_columns', 5)  # 表示する列数の上限
%precision 3

'%.3f'

# （必須）カレントディレクトリの変更（自分の作業フォルダのパスをコピーして入力する）
os.chdir(r'/Users/narizuka/work/document/lecture/rissho/sport_programming/sport_data')

5. Matplotlibの基礎#

本章は主に以下の文献とウェブサイトを参考にしている：

Jake VanderPlas, Pythonデータサイエンスハンドブック，オライリー，2018
橋本洋志，牧野浩二，Pythonコンピュータシミュレーション入門，オーム社，2021．
note.nkmk.me
YutaKaのPython教室 > Matplotlib

以下のMatplotlib公式ギャラリーには様々なグラフとそのコードがまとまっている．この中から作成したい図に近いものを見つけ，コードを参考にすると良い．

Matplotlib公式ギャラリー

5.1. Matplotlibの基本操作#

5.1.1. Matplotlibのインポート#

Matplotlibは以下のようにインポートするのが慣例である．なお，日本語を使用するために，既に説明したjapanize_matplotlibもインポートしておく．

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
try:
    import japanize_matplotlib
except:
    pass

5.1.2. プロットの基本中の基本#

Matplotlibの最も基本的なプロット関数がpyplot.plot（以下，単にplotメソッド）である．プロットには２つのスタイルが存在するが，本講義ではオブジェクト指向スタイルを採用する（詳細はページ下部の参考を参照）． pyplotをpltという名前でインポートした場合は以下のように使用する：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, option)

plotメソッドは第1引数に$x$座標のデータ，第2引数に$y$座標のデータ，第3引数以降に色・マーカー・線種およびその他のオプションを指定する．指定するデータはリストやNumPy配列，Seriesなどに対応している．例えば，以下の場合は$(0, 1)$，$(1, -1)$，$(2, 1)$，$(3, -1)$に'x'マーカーがプロットされ，その間が線で結ばれる．

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([0, 1, 2, 3], [1, -1, 1, -1], 'x-')

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1dac27340>]

5.1.3. グラフ作成の一連の流れ#

データのプロット，グラフの装飾，グラフの保存までの一連の流れは以下の通りである．

FigureオブジェクトとAxesオブジェクトを生成する
```
fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 3))
```
Axesオブジェクトのメソッドを用いてプロットする
```
ax.plot(x, y, option)
ax.bar(x, y, option)
```

Axesを装飾する

ax.set_xlim(xmin, xmax)
ax.set_xlabel('X')

Figureを保存する

fig.savefig('abc.pdf', dpi=80, transparent=True, bbox_inches='tight', pad_inches=0.2)

# FigureとAxesを生成する
fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3))

# Axesに対してプロットする
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 20)
ax.plot(x, np.cos(x), '-')   # 折れ線
ax.plot(x, np.sin(x), 'rx')  # 赤のo
ax.plot(x, 2*np.sin(x), 'bo--');  # 青のoを点線で結ぶ

# Axesを装飾する
ax.set_xlim(0, 2*np.pi); ax.set_ylim(-2.1, 2.1)
ax.set_xlabel('X'); ax.set_ylabel('Y')

# Figureを保存する（相対パスを指定）
fig.savefig('./5_matplotlib/graph1.pdf', bbox_inches="tight", pad_inches=0.2, transparent=True, dpi=300)

5.2. 様々なグラフ#

5.2.1. 基本のプロット関数#

Matplotlibの最も基本的なプロット関数がpyplot.plot()である． Axesオブジェクトをaxとして取得したい場合，plot関数は以下のように実行する：

ax.plot(x, y, 'rx-', option)

plot関数の第3引数は色・マーカー・線種を同時指定することができる．主要なoptionを以下にまとめる．

オプション名	省略表記	内容	指定の仕方（例）
color	c	色	'k'(='black'), 'r'(='red'), 'b'(='blue')
linestyle	ls	線種	'-', '--', ':' , '-.', 'None'
marker	なし	マーカーの種類	'x', 'o', '^', '.', '+', 's', 'd'
markersize	ms	マーカーのサイズ	数値
markeredgecolor	mec	マーカーの境界の色	色名
markerfacecolor	mfc	マーカーの塗りつぶしの色	色名
linewidth	lw	線の太さ	数値
alpha	なし	透過度	0~1

色の指定

color='red'のように色名で指定する．
'red'，'green'，'blue'，'black'，'white'，'yellow'，'magenta'，'cyan'は'r'のように頭文字だけで指定できる．
他の色名はここにまとまっている．
色を指定しない場合はデフォルトの色から順に指定される．

# 様々な色の指定方法
fig, ax = plt.subplots()
x = np.arange(0, 10)
ax.plot(x, x, 'red')  # 第3引数に色名を指定
ax.plot(x, x+1, 'g')  # 第3引数に色名の頭文字を指定
ax.plot(x, x+2, color='blue') # colorオプションに色名を指定
ax.plot(x, x+3, c='k'); # colorオプションに色名の頭文字を指定

マーカーの指定

marker='x'のように指定する
主要なマーカー：'x', 'o', '^', '.', '+', 's', 'd'
他のマーカーはここにまとまっている
マーカーを指定しない場合はデフォルトのマーカーが順に指定される

# 様々なマーカー
fig, ax = plt.subplots()
x = np.arange(0, 10)
ax.plot(x, x, 'x', ms=10)   # 第3引数にマーカーを指定し，サイズを10に変更
ax.plot(x, x+1, '.', ms=3)
ax.plot(x, x+2, '+', ms=5)
ax.plot(x, x+3, marker='o', ls='None', mfc='None')
ax.plot(x, x+4, marker='^', ls='None', mfc='None', mec='b');

線種の指定

linestyle='-'のように指定する
主要な線種：'-', '--', ':' , '-.', 'None'

# 様々な線種
fig, ax = plt.subplots()
x = np.arange(0, 10)
ax.plot(x, x, '-')
ax.plot(x, x+1, linestyle='--')
ax.plot(x, x+2, ls=':')
ax.plot(x, x+3, ls='-.');

5.2.2. 棒グラフ#

Matplotlibで棒グラフを描くにはbarメソッドを用いる：

    ax.bar(x, h, width=1.0, option)

第１引数xには棒グラフを出力する$x$軸上の位置，第２引数h には高さを指定する．
その他のオプションはここにまとまっている．

fig, ax = plt.subplots()

x = np.arange(5)
h = np.arange(1, 6, 1)
ax.bar(x, h, width=0.2, align='edge', color='w', edgecolor='b')

<BarContainer object of 5 artists>

5.2.3. （参考）矢印#

矢印を描くには，quiverメソッドを用いる．
始点 $(x, y)$ から $(u, v)$ の方向に長さ$\sqrt{u^2 + v^2}$の矢印を描くには，以下のように実行する：

    ax.quiver(x, y, u, v, angles='uv', units='xy', scale=1, width=1)

ただし，以下のようにアスペクト比を'equal'に変更しないと見た目がずれる：

    ax.set_aspect('equal')

'angles'，'units'，'scale'などは挙動が分かりにくいので，詳しくはここを参照のこと．

# 1つの矢印
x, y = 0, 0  # 矢印（ベクトル）の始点
u, v = 1, 2  # 矢印（ベクトル）の成分

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal')
ax.quiver(x, y, u, v, angles='uv', units='xy', scale=1, width=0.1)
ax.set_xlim([0, 3]); plt.ylim([0, 3]);

# 複数の矢印
x, y = ar([0, 1]), ar([0, 2])    # 矢印（ベクトル）の始点
u, v = ar([1, 1]), ar([2, 0.5])  # 矢印（ベクトル）の成分

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal')
ax.quiver(x, y, u, v, angles='uv', units='xy', scale=1, width=0.1)
ax.set_xlim([0, 3]); plt.ylim([0, 3]);

5.3. グラフの装飾#

Axesオブジェクトにはax.plotやax.barなどのグラフを描くメソッドの他に，グラフを装飾するための様々なメソッドが用意されている．まずは，主要なメソッドを用いたグラフ装飾の例を示す．

'''FigureとAxesの生成'''
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3))

'''Axesに対する描画'''
x = np.linspace(0, 10, 30)
ax.plot(x, np.sin(x), '-', label='A')
ax.plot(x, np.sin(x-np.pi/2), 'x-.', label='B')
ax.plot(x, np.sin(x-2*np.pi/2), '^--', label='C')

''' Axesの装飾 '''
# 座標軸の範囲の設定
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-3, 3)

# アスペクト比
ax.set_aspect('equal')

# タイトル
ax.set_title('三角関数のグラフ', fontsize=12)

# 軸ラベル
ax.set_xlabel('角度 $X$ [rad]', fontsize=12)
ax.set_ylabel('$Y$', fontsize=12)

# 凡例
ax.legend(loc='best', frameon=True, fontsize=8, numpoints=1)

# 補助目盛りの表示
ax.minorticks_on()

# 目盛線の表示
ax.grid(axis='both', which='major', linestyle='--')

# 目盛りラベルを文字列に変更
ax.set_xticks([0, np.pi, 2*np.pi, 3*np.pi])
ax.set_xticklabels(['0', '$\pi$', '$2\pi$', '$3\pi$'])

# 目盛りのラベルサイズ
ax.tick_params(axis='both', labelsize=12)

'''Figureの保存'''
fig.savefig('./5_matplotlib/multi_sin.pdf', bbox_inches='tight')

5.3.1. 座標軸の範囲#

座標軸の表示範囲を変更するにはax.set_xlim(x_min, x_max)およびax.set_xlim(y_min, y_max)を実行する．
第1，第2引数には表示範囲の最小値と最大値を指定する．

ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-3, 3)

5.3.2. アスペクト比#

図の縦横比をアスペクト比と呼ぶ．
デフォルトではアスペクト比が自動調整されてしまうので，円が楕円に見えるなど，出力結果が歪んでしまう．
アスペクト比が$y$軸の範囲と$x$軸の範囲の比となるように設定するにには以下を実行する：

ax.set_aspect('equal')

5.3.3. タイトルと軸ラベル#

グラフにタイトルを付けるには，ax.set_title('タイトル', option)を実行する．
各軸のラベルを付与するには，ax.set_xlabel('ラベル名', option)，ax.set_ylabel('ラベル名', option)を実行する．
optionにはfontsizeなどを指定できる．

ax.set_title('三角関数のグラフ', fontsize=15)
ax.set_xlabel('角度 $X$ [rad]', fontsize=15)
ax.set_ylabel('$Y$', fontsize=15)

5.3.4. 凡例の追加#

凡例を表示するには，まずplotメソッドのlabel引数で表示したいラベル名を指定する：

ax.plot(x, np.sin(x), '-', label='A')

その上で，以下のようにax.legend(option)を実行する：

ax.legend(numpoints=1, loc='best', frameon=True)

主要なoptionを以下に示す

オプション	内容	指定の仕方（例）
loc	凡例の位置	'best', 'upper left', 'center', 'lower right'
fontsize	文字の大きさ	数値
frameon	枠で囲う	True / False
numpoints	マーカーの数	数値

5.3.5. 目盛り線の表示#

Axes内部に目盛り線を表示するにはax.gridメソッドを使用する．
第1引数に1または0を指定することで，表示／非表示を選択できる．
より細かく制御したい場合はaxis引数とwhich引数を指定する．
axis引数は'x', 'y', 'both'を指定することで線を引く軸を設定できる．
which引数は'major', 'minor', 'both'を指定することで線を引く目盛りの種類（主目盛りと補助目盛り）を設定できる．

# 目盛線の表示
ax.grid(axis='both', which='major', linestyle='--')

5.3.6. 目盛りラベル#

特定の目盛りだけにラベルを表示したい場合はax.set_xticks(x)およびax.set_yticks(y)を実行する．これにより，xおよびyで指定した目盛りだけに数値が表示される．

# 表示する目盛り
ax.set_xticks([0, np.pi, 2*np.pi, 3*np.pi])

デフォルトでは，目盛りに数値が表示されるが，これを任意の文字列に変更するにはax.set_xticklabelsを使用する：

# 目盛りラベルを文字列に変更
ax.set_xticklabels(['0', '$\pi$', '$2\pi$', '$3\pi$'])

最後に，目盛りラベルの文字サイズを変更するにはax.tick_paramsを使用する：

# 目盛りのラベルサイズ
ax.tick_params(axis='both', labelsize=12)

5.3.7. 演習問題#

三角関数のグラフ

上の三角関数のグラフについて，各コマンドの条件を変えてグラフがどのように変わるか試してみよ．

2次関数のグラフ

以下の2次関数のグラフを指定した条件で作成せよ $$ f(x) = -0.2(x-1)^2 + 2 $$

上の2次関数を点線でプロット
頂点の位置に赤の'x'マーカーをプロット
$x$軸の範囲：$-10\le x\le 10$
$y$軸の範囲：$-5\le x\le 3$
$x$軸に好きなラベルを設定
$y$軸に好きなラベルを設定
グラフを好きな名前で保存

ポアソン分布のグラフ（得点分布への導入）

期待値$\lambda$のポアソン分布は以下で定義される：

\[ f(x) = \frac{m^x}{x!} \mathrm{e}^{-m x} \]

Pythonにおいてポアソン分布を扱うには，まずscipy.stats.poissonをインポートする．その上で，値$x$に対してパラメータ$m$のポアソン分布を計算するにはpoisson.pmf(x, m)とする．

from scipy.stats import poisson
x = np.arange(0, 10)
poisson.pmf(x, 5)

array([0.007, 0.034, 0.084, 0.14 , 0.175, 0.175, 0.146, 0.104, 0.065,
       0.036])

ポアソン分布のグラフを以下の条件で作成せよ：

$m=1,4,10$のポアソン分布を重ね書き
$m$の値ごとに異なるマーカーを用い，マーカー間は線で結ぶ
$x$軸の範囲：$0\le x \le 20$
$y$軸の範囲：$0 \le y \le 0.4$
$x$軸に好きなラベルを設定
$y$軸に好きなラベルを設定
グラフを好きな名前で保存

5.4. 箱ひげ図とヒストグラム#

複数の数値からなるデータが与えられたとき，まずは平均値，四分位数，分散・標準偏差などを求めてデータの分布をおおまかに把握するのがデータ分析の鉄則である．既に説明したように，NumPyやPandasを用いれば，これらの要約統計量を手軽かつ高速に求めることができる．ここでは，データの分布を数量的に把握するだけでなく，Matplotlibを用いて可視化する方法を説明する．具体的な可視化の方法として，以下の２つを扱う：

要約統計量を用いてデータのばらつきを可視化する箱ひげ図
直接的にデータの分布を可視化するヒストグラム

5.4.1. 箱ひげ図#

数値データを小さい順に並べたとき，中央に来るデータを中央値，下位半分のデータを下位データ，上半分のデータを上位データと呼ぶ．ただし，データ数が奇数個の場合には中央値を除いて半分に分ける．また，下位データの中央値を第１四分位数，上位データの中央値を第３四分位数と呼ぶ．最小値，第１四分位数，中央値，第３四分位数，最大値によってデータのばらつきを表す方法は五数要約と呼ばれる．なお，データ数が偶数個の場合には，中央に来る２つの値の平均値を中央値とするのが一般的である．

../_images/five_number.png — 図 5.1 五数要約の例#

箱ひげ図とは，五数要約の結果を可視化した図のことである．箱ひげ図は以下の手順で描く（テューキーの方式）：

データの第１四分位数から第３四分位数の間に箱を描く
中央値の位置に線を引く
箱から箱の長さ（四分位範囲）の1.5倍を超えて離れた点を外れ値と見なし，白丸で描く．
外れ値でないものの最大値と最小値から箱まで線（ひげ）を引く．

Matplotlibには箱ひげ図を描くためのax.boxplotメソッドが用意されている：

ax.boxplot([data1, data2, ...], option)

第１引数に複数のデータを与えると，データごとの箱ひげ図を並べて表示することができる．主要なオプションを以下に示す（その他はここを参照）．

オプション	内容	指定の仕方（例）
whis	箱から何倍離れた点を外れ値と見なすか（デフォルトは1.5）	数値
widths	箱の幅	数値
vert	箱の回転	True/False

# データの作成
data1 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)
data2 = np.random.normal(loc=2, scale=2, size=100)

PandasのDataFaremeには要約統計量を一度に計算するdescribeメソッドが用意されている．これを用いて，まずは要約統計量を求めてみよう．

pd.DataFrame({'data1':data1, 'data2':data2}).describe()

	data1	data2
count	100.000	100.000
mean	-0.022	2.334
std	0.975	2.169
min	-2.646	-3.637
25%	-0.757	0.523
50%	0.013	2.553
75%	0.705	3.903
max	3.711	7.776

# 箱ひげ図のプロット
fig, ax = plt.subplots()
ret = ax.boxplot([data1, data2], whis=1.5, widths=0.5, vert=1)

# 横軸の目盛りラベル
ax.set_xticklabels(['data1', 'data2'])

# 軸のラベル
ax.set_xlabel('$X$', fontsize=15)
ax.set_ylabel('$Y$', fontsize=15)

Text(0, 0.5, '$Y$')

5.4.2. 1次元ヒストグラム#

データの分布の傾向（ある値のデータがどのくらいあるか）を表す方法として，箱ひげ図ではデータを要約しすぎてしまい適切にその特徴を表せないことがある．そこで，より詳細に分布の傾向を可視化する方法として度数分布表やそれを可視化した**ヒストグラム（度数分布図）**がある．度数分布とは，値を0以上10未満，10以上20未満などのいくつかの区間（階級，ビン）に分けてそれぞれの区間に含まれるデータの個数（度数）をまとめたもので，横軸に階級の代表値（階級値），縦軸に度数をとったグラフがヒストグラムである．なお，ヒストグラムの横軸には各階級の最小と最大を表示する場合や，階級の最小値や中央値を示す場合がある．また，縦軸には度数ではなく相対度数（度数/データ数）を取ることもある．

Matplotlibで1次元ヒストグラムを描画するにはax.histメソッドを用いる：

ax.hist(data, bins, option)

第１引数には数値データを与える．
bins引数には，ヒストグラムの階級数（または各階級の左端の値）を指定する．
例えば，bins=nとした場合，１つの階級の大きさは(最大値-最小値) / nとなる．

# データの作成
np.random.seed(20)
data = np.random.normal(170, 10, 1000)

# ヒストグラムの描画
fig, ax = plt.subplots()
ret = ax.hist(data, bins=10, color='gray', edgecolor='k')  # 階級数10

# 軸のラベル
ax.set_xlabel('$X$', fontsize=15)
ax.set_ylabel('Frequency', fontsize=15)
ax.set_xticks(np.arange(130, 210, 10));

以下は上のヒストグラムに対応する度数分布表である．

f, x = ret[0], ret[1]
df = pd.DataFrame(np.c_[x[:-1], x[1:], 0.5*(x[1:]+x[:-1]), f, f/len(data)],
          columns=['最小', '最大', '階級値', '度数', '相対度数'])
df

	最小	最大	階級値	度数	相対度数
0	138.103	144.180	141.142	4.0	0.004
1	144.180	150.258	147.219	15.0	0.015
2	150.258	156.336	153.297	70.0	0.070
3	156.336	162.413	159.374	148.0	0.148
4	162.413	168.491	165.452	205.0	0.205
5	168.491	174.568	171.529	226.0	0.226
6	174.568	180.646	177.607	181.0	0.181
7	180.646	186.723	183.684	114.0	0.114
8	186.723	192.801	189.762	31.0	0.031
9	192.801	198.878	195.839	6.0	0.006

ヒストグラムの装飾

ax.histメソッドにも，色やスタイルを変更するためのオプションが多数用意されている．主要なオプションを以下にまとめる．

オプション	内容	指定の仕方（例）
histtype	ヒストグラムのスタイル	'bar', 'step', 'stepfilled', 'barstacked'
color	塗りつぶしの色	色名
edgecolor	枠線の色	色名
linewidth	枠線の太さ	数値
linestyle	線種	'-', '--', '-.', ':'
rwidth	バーの幅	数値（0~1）
align	バーの中央を階級のどこに合わせるか	'left'（階級の左端）, 'mid'（階級の中央＝デフォルト）, 'right'（階級の右端）

# データの作成
np.random.seed(20)
data = np.random.normal(170, 10, 1000)

fig, ax = plt.subplots()
ret = ax.hist(data, 
              bins=10,
              # bins=[-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4], # 階級の左端の値を指定する場合
              histtype='bar',  # ヒストグラムのスタイルを棒グラフに
              color='c',       # バーの色をシアンに
              edgecolor='k',   # バーの枠線の色を黒に
              linewidth=0.5,     # バーの枠線の太さを1に
              linestyle='--',  # 枠線を点線に
              )

# 軸のラベル
ax.set_xlabel('$X$', fontsize=15)
ax.set_ylabel('Frequency', fontsize=15)
ax.set_xticks(np.arange(130, 210, 10));

ヒストグラムのタイプ

densityオプションにより，ヒストグラムの縦軸を相対度数に変更することができる．また，cumulativeオプションにより，縦軸を累積度数に変更することができる．

オプション	内容	指定の仕方（例）
density	Trueの場合は縦軸を相対度数に変更	True/False
cumulative	Trueの場合は縦軸を累積度数に変更	1（下側累積）, 0, -1（上側累積）

# データの作成
np.random.seed(20)
data = np.random.normal(170, 10, 1000)

fig, ax = plt.subplots()
ret = ax.hist(data, 
              bins=10,
              # bins=[-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4], # 階級の左端の値を指定する場合
              density=1,      # 縦軸を相対度数に変更
              cumulative=-1,  # 上側累積に変更  
              histtype='bar', color='c', ec='k', lw=0.5, ls='--'
              )

# 軸のラベル
ax.set_xlabel('$X$', fontsize=15)
ax.set_ylabel('Relative Frequency', fontsize=15)
ax.set_xticks(np.arange(130, 210, 10));

5.4.3. 2次元ヒストグラム（ヒートマップ）#

データ分析では，２つの変数間の相関を見たり，2次元データの分布を可視化する場面がよくあり，このような場合にもヒストグラムが活躍する．例えば，サッカーの試合においてフィールド上の各位置のシュート頻度を可視化したい場合，$(x, y)$という2次元の座標データに対してシュート頻度（度数）を対応付ければ良い．このような2次元ヒストグラムを可視化する方法の１つがヒートマップである．

Matplotlibでヒートマップを可視化するには，hist2dメソッドを用いる：

ax.hist2d(x_data, y_data, bins, option)

bins引数には$x$方向と$y$方向のbinの数（データの分割数），またはbinの左端の値をリストで指定する．
- 例えば，bins=10とした場合には$x,\ y$方向共に10個のbinに分割する．
bins=[10, 20]とした場合には$x$方向を10個，$y$方向を20個のbinに分割する．
- 実際に実行すると，各binの度数に応じて色分けされた図が表示される．
その他，主要なオプションを以下にまとめる．

オプション	内容	指定の仕方（例）
range	対象とするデータの範囲	[[x_min, x_max], [y_min, y_max]]
density	度数の規格化	True/False
cmin	表示するbinの度数の最小値	数値
cmax	表示するbinの度数の最大値	数値

# データの作成
X = np.random.normal(loc=0, scale=2, size=100000)
Y = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100000)

# 散布図
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal')
ax.plot(X, Y, '.', ms=0.1, alpha=0.3)

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1d99ec1f0>]

# ヒートマップ
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal')
ret = ax.hist2d(X, Y, 
                bins=[100, 50],  # 100x50のbinに分割する
                range=[[-10, 10], [-5, 5]], 
                density=0,  # 度数
                cmin=1,     # 度数が1以上のbinだけ表示
                cmax=1000   # 度数が1000以下のbinだけ表示
                )  

ヒートマップの装飾とカラーバーの追加

ヒートマップの色は各binの度数に対応している．この色はカラーマップと呼ばれ，cmap='カラーマップの名前'のように指定できる．主要なカラーマップには'jet'（デフォルト），'rainbow'，'gray'，'autumn'などがある．その他のカラーマップはここを参照のこと．

カラーマップと度数の対応はカラーバーとして可視化できる．ヒートマップにカラーバーを追加するにはFigureオブジェクトのcolorbarメソッド用い，以下のように実行する：

ret = ax.hist2d(X, Y, bins=[bx, by], option)
fig.colorbar(ret[3], option)

ここで，colorbarメソッドの第１引数にはhist2dメソッドの戻り値の第3成分を指定する．また，カラーバーの位置や大きさを調整するには，以下のオプションを使用する．

オプション	内容	指定の仕方（例）
orientation	カラーバーの向き	'vertical' / 'horizontal'
shrink	カラーバーの拡大率	数値
aspect	カラーバーの縦横比	数値
pad	カラーバーの位置	数値

# データの生成
X = np.random.normal(loc=0, scale=2, size=100000)
Y = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100000)
bx, by = 100, 50

# ヒートマップの描画
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal')
ret = ax.hist2d(X, Y, bins=[bx, by], range=[[-10, 10], [-5, 5]],\
                cmap='jet', cmin=1)

# カラーバーを追加
fig.colorbar(ret[3], orientation='vertical', 
             shrink=0.4, aspect=10, pad=0.05)

<matplotlib.colorbar.Colorbar at 0x1d9a6a0a0>

5.5. レポート問題#

次のcsvファイルをダウンロードし，作業フォルダ（例えばOneDrive/sport_data/5_matplotlib）に移動せよ：player_all.csv
このファイルには，2017年度にヨーロッパリーグ（イングランド，フランス，ドイツ，イタリア，スペイン）に所属していた選手のデータが保存されている．
※ 本データはPappalardoデータセットを加工したものである（詳細はイベントデータの解析）．

df = pd.read_csv('./5_matplotlib/player_all.csv', header=0, index_col='player_id', na_values=0)
df

	name	team_id	...	birthday	league
player_id
3319	M_Özil	1609	...	1988/10/15	England
3560	Nach_Monreal	1609	...	1986/02/26	England
7855	L_Koscielny	1609	...	1985/09/10	England
7870	A_Ramsey	1609	...	1990/12/26	England
7882	P_Čech	1609	...	1982/05/20	England
...	...	...	...	...	...
266885	M_Olunga	756	...	1994/03/26	Spain
282448	Alei_García	756	...	1997/06/28	Spain
366374	K_Soni	756	...	1998/04/17	Spain
443324	Dougla_Luiz	756	...	1998/05/09	Spain
508686	M_Lizak	756	...	1996/07/15	Spain

2439 rows × 10 columns

問題A：体重の箱ひげ図

Englandリーグに所属する選手の体重のデータから欠損値を除外したデータは以下で取得できる．
```
data1 = df.loc[df['league']=='England', 'weight'].dropna()
```
全てのリーグに対して同様のデータを求め，以下のようなリストを作成せよ
```
D = [data1, data2, ...]
```

# 解答欄

リストDを用いて，体重の箱ひげ図をリーグ別に作成せよ．ただし，横軸の目盛りをリーグ名とせよ．

# 解答欄

問題B：身長のヒストグラム

Englandリーグに所属する選手の身長のヒストグラムを以下の条件で作成せよ：
- 横軸のラベル：height [cm]
- 縦軸のラベル：Frequency
- 階級の数：10
- その他の装飾は自由

# 解答欄

5.6. 参考#

5.6.1. 描画結果の出力先#

Matplotlibは使う環境によってグラフを画面に出力する方法が異なる．ここではJupyter NotebookとPythonスクリプトでの出力方法を解説する．

（推奨）Jupyter Labで実行し，Notebook内に表示する

Jupyterのマジックコマンド%matplotlibの後にinlineを指定すると，コードセルの下に描画結果が表示される．デフォルトではこの設定になっているはずである．

※ 一番最後のコマンドにセミコロンを付けることがある．これは，不要な文字列が出力されるのを防ぐ（隠す）ためである．

# notebook内に出力する
%matplotlib inline

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 2*np.pi)
plt.plot(x, np.sin(x));

（参考）Jupyter Labで実行し，別ウインドウに表示する

Jupyterのマジックコマンド%matplotlibの後にtkを指定すると，描画結果が別画面に出力される．

# 別ウインドウに出力する
%matplotlib tk

なお，'inline'や'tk'はバックエンドと呼ばれ，以下が利用可能である．

# 現在のバックエンドを確認
print(matplotlib.get_backend())

TkAgg

# 利用可能なバックエンドのリストを表示
%matplotlib --list

Available matplotlib backends: ['tk', 'gtk', 'gtk3', 'gtk4', 'wx', 'qt4', 'qt5', 'qt6', 'qt', 'osx', 'nbagg', 'notebook', 'agg', 'svg', 'pdf', 'ps', 'inline', 'ipympl', 'widget']

5.6.2. ２つのプロットスタイル#

FigureとAxes

Matplotlibの描画エリアは下図のようにFigureオブジェクト, Axesオブジェクトという要素で構成されている． Figureは描画エリア全体を表し，その中に複数のAxes（座標軸）が存在するという構造になっている．グラフのプロットや装飾はAxesオブジェクト（座標軸）のメソッドを用いて行う．

../_images/fig_axes.png — 図 5.3 MatplotlibにおけるFigureオブジェクトとAxesオブジェクト#

Matplotlibには２つのプロットスタイルが存在し，方法１をオブジェクト指向スタイル，方法２をMATLABスタイルと呼ぶ．オブジェクト指向スタイルでは，FigureオブジェクトとAxesオブジェクトを明示的に生成し，生成したオブジェクトのメソッドを用いてグラフを作成する．この方法は，ややコードが長くなるが，グラフの細部の調整を行いたい場合に便利である．一方，MATLABスタイルはFigureオブジェクトとAxesオブジェクトを明示的に生成しないので，手軽にプロットできるが，複雑なグラフや細かい調整を行うには不便である． 本講義では，オブジェクト指向スタイルを採用する．

（推奨）方法１：オブジェクト指向スタイル

オブジェクト指向スタイルでは，FigureオブジェクトとAxesオブジェクトを明示的に生成した上で，生成したオブジェクトのメソッドを用いてプロットを行う．基本的には以下の手順に従う．

FigureオブジェクトとAxesオブジェクトを生成する
```
fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3))
```
Axesオブジェクトのメソッドを用いてプロットする
```
ax.plot(x, y, option)
ax.bar(x, y, option)
```

Axesを装飾する

ax.set_xlim(xmin, xmax)
ax.set_xlabel('X')

Figureを保存する

fig.savefig('abc.pdf', dpi=80, transparent=True, bbox_inches='tight', pad_inches=0.2)

# FigureとAxesを生成する
fig, ax = plt.subplots()

# Axesに対してプロットする
x = np.linspace(0, 2*np.pi)
ax.plot(x, np.sin(x))
ax.plot(x, np.cos(x))

# Axesを装飾する
ax.set_xlabel('X'); ax.set_ylabel('Y')

# Figureを保存する
fig.savefig('./5_matplotlib/1_axes.pdf', bbox_inches="tight", pad_inches=0.2, transparent=True, dpi=300)

（非推奨）方法２：MATLABスタイル

MATLABスタイルの場合，FigureとAxesの生成は自動的に行われる．オブジェクト指向スタイルでは生成したAxesに対してax.plot()のようにプロットしたが， MATLABスタイルでは，プロット，装飾，保存など全てのコマンドがplt.から始まる．特に，グラフの装飾のコマンドにset_が付かないことに注意する．

# プロットする
x = np.linspace(0, 2*np.pi)
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.plot(x, 2*np.sin(x))

# Axesを装飾する
plt.xlabel('X'); plt.ylabel('Y')

# Figureを保存する
plt.savefig('./5_matplotlib/1_axes.pdf', bbox_inches="tight", pad_inches=0.2, transparent=True, dpi=300)

5.6.3. FigureとAxesの生成#

FigureとAxesを同時に生成

plt.subplots(nrows, ncols, option)により，FigureとAxesを同時に生成できる．通常はnrowsとncolsを省略し，fig, ax = plt.subplots()のようにして1つのAxesだけを生成する．複数のAxesを生成した場合はnrowsに縦方向の分割数，ncolsに横方向の分割数を指定する．例えば，nrows=2, ncols=3とすると，2×3=6個のAxesが生成される．これ以外に以下のオプションがある．

オプション	内容	指定の仕方
figsize	Figureのサイズ	(width, height)
facecolor	背景の色	'white'（デフォルト）, 'red'など
tight_layout	余白の自動調整	True or False
linewidth	枠線の太さ	数値
edgecolor	枠線の色	'black', Noneなど

# Figureと1つのAxesを生成する
fig, ax = plt.subplots()

# Axesに対してプロットする
x = np.linspace(0, 2*np.pi)
ax.plot(x, np.sin(x))
ax.plot(x, np.cos(x))

# Axesを装飾する
ax.set_xlabel('X'); ax.set_ylabel('Y')

# Figureを保存する
# fig.savefig('./5_matplotlib/1_axes.pdf', bbox_inches="tight", pad_inches=0.2, transparent=True, dpi=300)

Text(0, 0.5, 'Y')

'''複数のAxes'''

# Figureと複数のAxesを生成する
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(7, 2), facecolor='white', tight_layout=True)

# Axesに対してプロットする
x = np.linspace(0, 2*np.pi)
axs[0].plot(x, np.sin(x))
axs[1].plot(x, np.cos(x))

# Axesを装飾する
axs[0].set_xlabel('X'); axs[0].set_ylabel('Y')
axs[1].set_xlabel('X'); axs[1].set_ylabel('Y')

# Figureを保存する
# fig.savefig('./5_matplotlib/2_axes.pdf', bbox_inches='tight')

Text(0, 0.5, 'Y')

Figureを生成して，後からAxesを追加

fig = plt.figure()でFigureのみを生成できる．オプションはplt.subplots()と同じ．また，fig.add_subplot(LMN)でAxesを1つずつ追加できる．ここで，Lは行方向の分割数，Mは列方向の分割数，Nは追加したいAxesの番号を表す．

# Figureの生成
fig = plt.figure(figsize=(7, 2))

# Axesの追加
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)

# Axesに対するプロット
x = np.linspace(0, 2*np.pi)
ax1.plot(x, np.sin(x))
ax2.plot(x, np.cos(x))

# Axesの装飾
ax1.set_xlabel('X'); ax1.set_ylabel('Y')
ax2.set_xlabel('X'); ax2.set_ylabel('Y')

# Figureの保存
# fig.savefig('./5_matplotlib/2_axes.pdf', bbox_inches='tight')

Text(0, 0.5, 'Y')

Programming for Sports Data Analysis

Matplotlibの基礎

Contents

5. Matplotlibの基礎#

5.1. Matplotlibの基本操作#

5.1.1. Matplotlibのインポート#

5.1.2. プロットの基本中の基本#

5.1.3. グラフ作成の一連の流れ#

5.2. 様々なグラフ#

5.2.1. 基本のプロット関数#

5.2.2. 棒グラフ#

5.2.3. （参考）矢印#

5.3. グラフの装飾#

5.3.1. 座標軸の範囲#

5.3.2. アスペクト比#

5.3.3. タイトルと軸ラベル#

5.3.4. 凡例の追加#

5.3.5. 目盛り線の表示#

5.3.6. 目盛りラベル#

5.3.7. 演習問題#

5.4. 箱ひげ図とヒストグラム#

5.4.1. 箱ひげ図#

5.4.2. 1次元ヒストグラム#

5.4.3. 2次元ヒストグラム（ヒートマップ）#

5.5. レポート問題#

5.6. 参考#

5.6.1. 描画結果の出力先#

5.6.2. ２つのプロットスタイル#

5.6.3. FigureとAxesの生成#