.. index:: Matplotlib

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データの描画
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.. toctree::
   :maxdepth: 1
   
　データの可視化を行う．さきほど読み込んだcsvファイルのデータを使ってグラフを作成する．

.. code-block:: python
    :linenos:
    
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    file_id = 'sample_data.csv'
    file_path = '/Users/kentaro/work_space/python/'
    #file_path = './'
    
    rfile = file_path + file_id
    data = np.loadtxt(rfile, comments='#' ,delimiter=',')
    
    x_csv = data[:,0]
    y_csv = data[:,1]
    
    plt.figure(figsize=(8,5))
    plt.plot(x_csv,y_csv) 
    plt.show()

実行結果は以下の通り．

.. figure:: ../img/201_plot.png
   :scale: 70 %
   :alt: plot by matplotlib

１行目：グラフ描画のためのライブラリmatplotlibの中のpyplotモジュールを取り込む．pltと呼ぶことにする．

４〜１２行目：データの読み込み．

１４行目：描画領域の大きさ（縦×横）をインチ単位で指定（1inch=25.4mm）

１５行目：x_csvを横軸，y_csvを縦軸にしてプロットする．

１６行目：描画する．

図名，軸名や凡例をつけることもできる．
上記のプログラムの１４行目から下を以下のように変更してみよう．
plt.plotの中の「'g--', label='line 1', linewidth=2」は，線の色（g:green），種類（--:点線），線の名前，線の太さを指示している．
plt.legendは凡例の表示．locはlocationで，表示する場所である．bestにしておくと空いている場所に適当に配置してくれる．

.. code-block:: python
    :linenos:
    
    plt.figure(figsize=(8,5))
    plt.plot(x_csv,y_csv,'g--', label='line 1', linewidth=2) 
    plt.title(file_id)
    plt.xlabel('X-axis')
    plt.ylabel('Y-axis')
    plt.legend(loc='best',fancybox=True, shadow=True)
    plt.grid(True)
    plt.show()

実行結果は以下の通り．

.. figure:: ../img/202_plot.png
   :scale: 70 %
   :alt: plot by matplotlib

.. note::
    matplotlibは非常に多くの機能を持っていて，様々な形式のグラフを描画することができる．
    `matplotlibのHP <http://matplotlib.org/index.html>`_ を覗いてみよう．