Python-oppimateriaali (CHEM-A2600)

matplotlib.pyplot-moduuli

Matplotlib-kuvaajia piirrettäessä ohjelmaan pitää aina tuoda matplotlib.pyplot-moduuli import-käskyllä. Matplotlibiä käytettäessä tarvitaan useimmiten myös NumPy-moduuli. Tällä kurssilla nämä moduulit tuodaan aina seuraavilla käskyllä, jolloin voidaan käyttää lyhenteitä np ja plt:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Yksinkertainen kuvaaja oletusasetuksilla

Aloitetaan piirtämällä yksinkertainen kuvaaja funktiolle f(x) = 2x oletusasetuksia käyttäen

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Luodaan datat funktiolle f(x) = 2x
X = np.linspace(1, 100, 100)
Y = X * 2
# Luodaan kuvaaja datoja X ja Y käyttäen
plt.plot(X, Y)
# Näytetään kuvaaja 
plt.show()

Lopputulos:

Kuvaajan oletusasetuksien muuttaminen

matplotlib.pyplot.plot-funktion parametrejä muokkaamalla voi vaikuttaa kuvaajan ulkonäköön. Lyhyt yhteenveto parametrien mahdollisista arvoista seuraavassa luvussa.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Luodaan datat
X = np.linspace(1, 100, 10)
Y = X * 2
# Luodaan kuvaaja
# - Vaihdetaan tyyliksi pisteet ('o')
# - Vaihdetaan väri color-parametrilla punaiseksi
plt.plot(X, Y, 'o', color = 'red')
# Näytetään kuvaaja
plt.show()

Lopputulos:

Akseleiden muokkaaminen, selitteiden lisääminen ja kuvien tallentaminen

Muokataan esimerkkikuvaajaa edelleen

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Luodaan datat
X = np.linspace(1, 100, 100)
Y = X * 2
# Luodaan katkoviiva-kuvaaja (mukana väri ja teksti 'f(x) = 2x' selitettä varten)
plt.plot(X, Y, '--', color = 'red', label = 'f(x) = 2x')
# Nimetään akselit
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
# Asetetaan akselivali
plt.xlim(0, 100)
plt.ylim(0, 200)
# Asetetaan akselin numerot (ticks)
plt.xticks(np.arange(0, 101, 10))
plt.yticks(np.arange(0, 201, 20))
# Lisätään selite (legend). Se käyttää plot-funktion label-parametriä.
plt.legend(loc = 'upper left')
# Lisätään otsikko (title)
plt.title('Hieno kuvaaja')
# Tallennetaan kuvaaja myös png ja PDF-muodossa
plt.savefig("kuvaaja.png", dpi = 300)
plt.savefig("kuvaaja.pdf")
# Lopuksi piirretaan kuvaaja
plt.show()

Lopputulos:

Kuvaajan voi siis tallentaa tiedostoon plt.savefig-funktiolla. Kuvaajat tallentuvat samaan hakemistoon, missä ohjelma ajetaan (paitsi jos annat plt.savefig-funktiolle kokonaisen tiedostopolkun, esimerkiksi "C:\Users\pipetti\hienokuva.pdf").

Huom! plt.savefig-funktiota pitää kutsua ennen plt.show-funktiota. Matplotlib päättelee tiedoston tyypin sen päätteestä. Tyypillisiä vaihtoehtoja ovat pdf, eps ja png (png-kuvien tarkkuutta voi nostaa dpi-parametrilla).

Useampi kuvaaja samassa akselistossa

Matplotlibillä on helppo piirtää useita kuvaajia samaan akselistoon. Riittää, kun kutsuu plt.plot-funktiota useamman kerran:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Luodaan kolmet XY-datat
X1 = np.linspace(1, 100, 100)
Y1 = X1 * 2
X2 = np.linspace(1, 100, 100)
Y2 = X2 * 4
X3 = np.linspace(1, 100, 100)
Y3 = X3 * 6

# Luodaan kolme kuvaajaa
# Huomaa lyhennetty merkintä, jossa yhdistetty väri ja viivan tyyppi
plt.plot(X1, Y1, 'b-', label = 'f(x) = 2x')
plt.plot(X2, Y2, 'r--', label = 'f(x) = 4x')
plt.plot(X3, Y3, 'g-.', label = 'f(x) = 6x')

# Asetetaan akselien rajat ja luodaan selite
plt.xlim(0, 100)
plt.ylim(0, 600)
plt.legend(loc = 'upper left')

# Näytetään kuvaajat
plt.show()

Lopputulos:

Muuntyyppiset kuvaajat

Matplotlib.pyplot-moduuli sisältää valtavasti erilaisia toiminnallisuuksia. Erityyppisiä kuvaajia on lukuisia. Hyödyllisiä kuvaajatyyppejä ovat varmasti esimerkiksi pyplot.scatter (XY-pistekuvaaja) ja pyplot.bar (pylväsdiagrammi).

Lisämateriaalia

1. https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html 
2. https://matplotlib.org/stable/api/pyplot_summary.html
   
3. https://github.com/rougier/matplotlib-tutorial
   

Tehtävä 4.7.1

Tehtävä 4.7.2