Matplotlib レティナ

1. Python 用の Matplotlib
2. Python の網膜
3. Python matplotlib Retina を使用する
4. まとめ

Matplotlib は、高品質の 2D および 3D プロットを作成できる Python ライブラリです。 その重要な機能の 1つは、高ピクセル密度の画面を備えたretinaディスプレイのサポートです。

これにより、特にラップトップやモバイル画面で、matplotlib プロットがシャープでクリアに見えます。 Retina ディスプレイで matplotlib を使用するには、主に 2つの方法があります。

1. %matplotlib inline マジック コマンド
2. バックエンドを使用するように matplotlib を構成する

Python 用の Matplotlib

Matplotlib は、科学出版物やプレゼンテーション用に出版品質の 2D グラフィックスを作成することを目的としています。 インタラクティブな作業のために、matplotlibにはいくつかのグラフィカル ユーザー インターフェイス ツールキットが含まれています。

デフォルトの Matplotlib バックエンドは、静的 PNG を作成するために使用されます。 さまざまなハードコピー形式の出版品質の数値と、プラットフォーム全体のインタラクティブな環境があります。

matplotlib の機能のいくつかは次のとおりです。

1. さまざまなバックエンドのサポート
2. GUI によるプロット
3. 基本的なプロット
4. ノート でプロットする
5. server を使ったプロット
6. アプリケーションでプロットする
7. ライブラリを使用したプロット

可能な限り柔軟になるように設計されています。 ユーザーは、PNG、PDF、SVG、JPG、GIF、およびインタラクティブなバックエンドなどの幅広い出力デバイスをサポートする matplotlib のバックエンドを含む、さまざまなバックエンドから選択できます。 .

さらに、次のようないくつかのアドオン ツールがあります。

1. アニメーションパッケージ
2. ベクター グラフィックスを作成するためのツールキット
3. 出版品質のプロットを作成するためのツールキット
4. 行列を操作するためのセット
5. 画像操作ツール一式
6. 3Dデータを操作するためのツール一式

Python の網膜

網膜は高解像度の表示デバイスです。 これは、画像を生成するために使用される個々のピクセル単位のグリッドで構成される表示デバイスです。

眼の裏側には網膜があり、光を電気インパルスに変換して脳に送ります。

Python matplotlib Retina を使用する

Matplotlib retinaグラフは、Matplotlibライブラリを使用して生成できる高解像度グラフです。 このグラフは、データをより正確かつ簡潔に視覚化するために利用されます。

網膜グラフは、Matplotlib ライブラリの pyplot モジュールを使用して生成できます。 このモジュールは、2 次元グラフの作成に役立ちます。

Retina グラフは、pyplot モジュールの plot() 関数を使用して作成されます。

したがって、この関数はグラフにデータをプロットするために使用されます。 データは line() 関数を使用してグラフにプロットされます。

この関数は、グラフに線を描画するために使用されます。

そのため、pyplot モジュールの show() 関数を使用して Retina グラフを生成できます。 この関数は、画面にグラフを表示するために使用されます。

Retina ディスプレイで matplotlib を使用するには、主に 2つの方法があります。

1. %matplotlib inline マジック コマンドを使用して、図をノートブックに直接レンダリングします。
2. Retina ディスプレイをサポートするバックエンドを使用するように matplotlib を構成します。

%matplotlib inline マジック コマンド

この方法は最も簡単に使用できますが、ノートブックに表示されるため、すべての図がより低い解像度でレンダリングされるという欠点があります。

# %matplotlib inline

# import the required libraries and modules
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# configure the figure format
%config InlineBackend.figure_format = "retina"

plt.rcParams["figure.figsize"] = (7.0, 4.5)
a = np.linspace(-3*np.pi, 3*np.pi, 90)

# show the figure
plt.plot(a, np.sin(a)/a)

出力：

matplotlib を構成する

このオプションでは、もう少し構成が必要ですが、より高品質の数値が得られます。 Retina ディスプレイをサポートするバックエンドを使用するように matplotlib を構成するには、matplotlibrc ファイルを編集する必要があります。

1. Mac では、このファイルは ~/.matplotlib/matplotlibrc にあります。
2. Windows では、このファイルは C:\Users<username>.matplotlib\matplotlibrc にあります。
3. Linux では、このファイルは ~/.config/matplotlib/matplotlibrc にあります。

次の行を matplotlibrc ファイルに追加する必要があります。

backend: TkAgg
tk.window_focus()
fig.set_size_inches(7, 5)

matplotlibrc ファイルを編集したら、ノートブック カーネルを再起動して変更を有効にする必要があります。

# %matplotlib inline

# import libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# configure the file format, and set it to "retina"
%config InlineBackend.figure_format = "retina"
thetaValue = np.linspace(2, 7*np.pi, 200)

# create array
arrSize = 10*np.ones(200)

a = np.random.rand(200)
b = thetaValue*np.cos(thetaValue)
c = thetaValue*np.sin(thetaValue)

# display figure
print(plt.scatter(b, c, arrSize, a))

出力：

まとめ

Matplotlib でグラフを合理的にカスタマイズしようとした場合、おそらく不満を感じたことがあるでしょう。

この記事から、Matplotlib がデータ視覚化の分野の多くの出版物と同様に高品質の図を生成することがわかります。 デフォルトの形式は PDF で、その他多くの形式がサポートされています。

基本的な使い方は簡単で、Figure を作成し、いくつかの軸を追加し、いくつかのデータを軸にプロットしてから、show を呼び出して Figure を表示します。