In [1]:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
(1) -1≦x≦1 の範囲で、sin(2πx) と cos(2πx) のグラフを重ねて表示してください。軸ラベルや凡例などを好みで追加してください。
In [2]:
data_x = np.linspace(-1,1,100)
data_sin = np.sin(2*np.pi*data_x)
data_cos = np.cos(2*np.pi*data_x)
fig = plt.figure(figsize=(6,2))
subplot = fig.add_subplot(1,1,1)
subplot.set_xlabel('x')
subplot.set_ylabel('y')
subplot.set_xlim(-1,1)
subplot.plot(data_x, data_sin, label=u'y=sin 2πx')
subplot.plot(data_x, data_cos, label=u'y=cos 2πx')
subplot.legend(loc=1)
Out[2]:
(2) -1≦x≦1 の範囲で、sin(2πx) と cos(2πx) のグラフを（上下2段に）別々に表示してください。軸ラベルや凡例などを好みで追加してください。
In [3]:
data_x = np.linspace(-1,1,100)
data_sin = np.sin(2*np.pi*data_x)
data_cos = np.cos(2*np.pi*data_x)
fig = plt.figure(figsize=(6,4))
subplot = fig.add_subplot(2,1,1)
subplot.set_xlabel('x')
subplot.set_ylabel('y')
subplot.set_xlim(-1,1)
subplot.plot(data_x, data_sin, label=u'y=sin 2πx')
subplot.legend(loc=1)
subplot = fig.add_subplot(2,1,2)
subplot.set_xlabel('x')
subplot.set_ylabel('y')
subplot.set_xlim(-1,1)
subplot.plot(data_x, data_cos, label=u'y=cos 2πx')
subplot.legend(loc=1)
Out[3]:
(3) 次は、-10≦x≦10, -10≦y≦10（x, yは整数）の範囲について、x*x + y*y の値を保存した10x10行列（array）を用意して、ヒートマップを描くコードです。中間部分に必要なコードを追加して、実際にヒートマップを描いてください。
In [4]:
data = np.array([[x**2 + y**2 for x in range(-10,11)] for y in range(-10,11)])
fig = plt.figure()
subplot = fig.add_subplot(1,1,1)
subplot.imshow(data, origin='lower', extent=(-10,10,-10,10), interpolation='nearest')
Out[4]:
(4) (3)において、imshowメソッドのオプション interpolation='nearest' を取ると結果がどのように変わるか確認しなさい。あるいは、オプション cmap=plt.cm.gray_r を付けるとどのように変わるか確認しなさい。
In [5]:
data = np.array([[x**2 + y**2 for x in range(-10,11)] for y in range(-10,11)])
fig = plt.figure()
subplot = fig.add_subplot(1,1,1)
subplot.imshow(data, origin='lower', extent=(-10,10,-10,10))
Out[5]:
In [6]:
data = np.array([[x**2 + y**2 for x in range(-10,11)] for y in range(-10,11)])
fig = plt.figure()
subplot = fig.add_subplot(1,1,1)
subplot.imshow(data, origin='lower', extent=(-10,10,-10,10), cmap=plt.cm.gray_r)
Out[6]:
(5) 次は、(3)と同じデータを 0≦x≦10, 0≦y≦10 の範囲に制限したものです。(3)と同様のコードでヒートマップを描いて、originオプションの有無、もしくは、extentオプションに指定する値を変更した際にグラフがどのように変化するか観察してください。
（ヒント：extentオプションは、グラフの目盛りに付ける数値を指定するもので、グラフに描くデータの範囲を指定するものではありません。）
問題文の指定どおりにグラフを描くと次が得られます。
In [7]:
data = np.array([[x**2 + y**2 for x in range(0,11)] for y in range(0,11)])
fig = plt.figure()
subplot = fig.add_subplot(1,1,1)
subplot.imshow(data, origin='lower', extent=(0,10,0,10), interpolation='nearest')
Out[7]:
originオプションを取ると左上を原点としてデータが表示されます。ただし、目盛りの付き方は先ほどと変わりません。
In [8]:
data = np.array([[x**2 + y**2 for x in range(0,11)] for y in range(0,11)])
fig = plt.figure()
subplot = fig.add_subplot(1,1,1)
subplot.imshow(data, extent=(0,10,0,10), interpolation='nearest')
Out[8]:
左上を原点として目盛りを付けるには、extentオプションの指定を変更する必要があります。
In [9]:
data = np.array([[x**2 + y**2 for x in range(0,11)] for y in range(0,11)])
fig = plt.figure()
subplot = fig.add_subplot(1,1,1)
subplot.imshow(data, extent=(0,10,10,0), interpolation='nearest')
Out[9]: