2022/07/12 Updated by 
2022/03/26 Created by
速習: Matplotlib 入門 (Google Colab / Windows / macOS / Linux 対応) by nitta@tsuda.ac.jp
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学習方針
matplotlib は柔軟なシステムであるため、いろいろな書き方が可能であるが、それが初学者にとっては分かり難さとなっている。
本稿では、 matplotlib プログラミングを、応用範囲は広いが混乱の少ない決まったやり方、すなわち
少数の 鉄則
に基づいて簡単に記述する方法を解説する。
まず一つの書き方でいろいろな問題を解決できるようになることが matplotlibプログラミング上達への近道である。
目次
- matplotlib tutorial (1): 座標系 (
Axes object) を理解する ... html ipynb
- matplotlib tutorial (2): 折れ線グラフの描画 ... html ipynb
- matplotlib tutorial (3): 日本語フォントの利用 ... html ipynb
- matplotlib tutorial (4): タイトルと軸の指定 ... html ipynb
- matplotlib tutorial (5): グラフエリア内でのテキストの描画 ... html ipynb
- matplotlib tutorial (6): 散布図、等高線、塗りつぶし ... html ipynb
- matplotlib tutorial (7): 画像の表示 ... html ipynb
- matplotlib tutorial (8): 軸の指定 (2) ... html ipynb
- matplotlib tutorial (9): 棒グラフ ... html ipynb
- matplotlib tutorial (10): 円グラフ ... html ipynb
- matplotlib tutorial (11): 3Dグラフ ... html ipynb
- matplotlib tutorial (12): 棒グラフ (2) ... html ipynb
- matplotlib tutorial (13): アニメーション JSAnimation (Google Colab 対応) ... html ipynb
- matplotlib tutorial (14): アニメーション (2) OpenAI Gym Envs (Google Colab 対応) ... html ipynb
- matplotlib tutorial (15): 座標系 (
Axes object) を理解する (2) ... html ipynb
互換性チェック
動作をチェックしたときのOSやpythonのバージョンは以下の通り。html ipynb
| Platform | OS version | python | matplotlib | numpy | tensorflow | gym |
|---|
| Google Colab | Ubuntu 18.04 | 3.7.13 | 3.2.2 | 1.21.6 | 2.8.2 | 0.17.3 |
| Windows | Windows 10.0.19043 | 3.10.4 | 3.5.2 | 1.23.1 | 2.9.1 | 0.24.1 |
| Mac (intel) | macOS 12.4 Monterey | 3.9.12 | 3.5.2 | 1.23.1 | 2.9.1 | 0.24.1 |
| Mac (arm64) | macOS 12.4 Monterey | 3.8.13
miniforge3 | 3.5.2 | 1.23.1 | 2.9.2
tensorflow-metal | 0.25.0 |
| Linux (intel) | Ubuntu 22.04 | 3.10.4 | 3.5.2 | 1.23.1 | 2.9.1 | 0.24.1 |
既知の問題点
- Linux (intel) で "matplotlib_tutorial_14{,_en}.ipynb" の OpenAI gym 部分でエラーが起きる(2022/07/12).
- macOS (arm64) で "matplotlib_tutorial_13{,_en}.ipynb" の
anim.save('*.mp4') 部分でエラーが起きる(2022/07/16).
デフォルトの状態で実行可能である。
Windows / macOS / Linux 上のAnacondaで実行する場合
- 必要なパッケージをインストールしたPython仮想環境を作成する。
| 「Anaconda Prompt」(Windowsの場合)または「ターミナル」(macOS or Linuxの場合)で実行する |
(base) nitta$ conda create -n myenv python jupyter 
(base) nitta$ conda activate myenv
(myenv) nitta$ pip install numpy
(myenv) nitta$ pip install matplotlib
(myenv) nitta$ pip install tensorflow
(myenv) nitta$ pip install --user pygame
(myenv) nitta$ pip install gym
(myenv) nitta$ conda deactivate
(base) nitta$
|
- jupyter notebook を起動する。
| 「Anaconda Prompt」(Windowsの場合)または「ターミナル」(macOS or Linuxの場合)で実行する |
(base) nitta$ conda activate myenv
(myenv) nitta$ jupyter notebook
|
OS 依存性
macOS (intel) で animation をファイルとして保存するには、ffmpeg をインストールしておく必要がある。
homebrew を使うと brew intall ffmpeg コマンドでインストールできる。
Linux (intel) で animation をファイルとして保存するには、ffmpeg をインストールしておく必要がある。
Ubuntu Linux では、
sudo apt update; sudo apt intall ffmpeg コマンドでインストールできる。