いつも忘れるので、個人的なメモ
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Customizing matplotlib — Matplotlib 2.0.2 documentation
import matplotlib as mpl # change font mpl.get_cachedir() mpl.rcParams[ "font.family" ] = [ "Arial" ] # change font size mpl.rcParams[ "font.size" ] = 18 # change the line width of the frame/ mpl.rcParams[ "axes.linewidth" ] = 2.0 # adjust the positon of ticks mpl.rcParams[ "xtick.major.pad" ] = 3.5 mpl.rcParams[ "ytick.major.pad" ] = 3.5 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm # set figure size plt.figure( figsize = ( 8, 6 ) ) # plot data for id, data in enumerate( data_list ): x, y = data[0], data[1] #cy = "#00a0e9" #ma = "#e4007f" #gr = "#009944" #or = "#f39800" #bl = "#0068b7" #clolar_list = [ cy, ma, gr, or, bl ] #color = cm.tab10( id ) #color = cm.viridis( id / len( data_list ) ) color = cm.cool( id / len( data_list ) ) plt.plot( x, y, lw = 2, c = color, label = label_list[ id ] ) # add comments plt.text( xt, yt, "comment", fontsize = 10 ) # add arrows plt.quiver( x_position, y_position, \ x_component, y_component, \ angles = "xy", scale_units = "xy" ) # add rectangular plt.gca().add_patch( plt.rectangle( [ x_left, y_bottom ], width, height, fill=False ) ) # add horizontal and/or vertical lines # when you use hlines or vlines, added lines are behind the plot. #plt.hlines( y_list, xmin, xmax, linestyle = "dashed" ) #plt.vlines( x_list, ymin, ymax, linestyle = "dashed" ) plt.plot( [ xmin, xmax ], [ y, y ], linestyle = "dashed" ) plt.plot( [ x, x ], [ ymin, ymax ], linestyle = "dashed" ) # change representation of labels of ticks plt.xticks( [ x1, x2, x3 ], [ 'X1', 'X2', 'X3' ] ) plt.yticks( np.linspace( ymin, ymax, dividing_number ) ) # change parameters of ticks plt.tick_params( direction = 'out', width = 1, length = 8, labelsize = 12) # set each minimum and maximum plt.xlim( xmin, xmax ) plt.ylim( ymin, ymax ) # set labels for each axis plt.xlabel( 'horizontal', fontsize = 14 ) plt.ylabel( 'vertical', fontsize = 14 ) # allow to appear legends #plt.legend( loc = 'upper left', bbox_to_anchor = ( 1.05, 1.00 ), frameon = False, fontsize = 10 ) #plt.subplots_adjust( right = 0.7 ) plt.legend( loc = 'best', frameon = False, fontsize = 10 ) # avoid lacking of characters of the labels plt.tight_layout() # save figure plt.savefig( 'filename.eps', format='eps', transparent=True, dpi=600 )
ちなみに調べたところ、tickという単語そのものには目盛りの意味は無く、「瞬間」という意味らしい。
tick markで目盛りという意味になるらしいので、そこから来ていると思われる。
カラーマップの実際の色は下記のサイトで見れる。
Choosing Colormaps — Matplotlib 2.0.2 documentation
色の選択には下記のサイトを参照
統計グラフの色
左が通常、右がphotoshop仕様
でも matplotlib が version 2 になってからdefaultの色の設定でも十分見易くなったと思う。color map の viridis は default で設定されているが、全然悪くない。
今度論文書くときは安直だがそれで図を作ってみることにする。