Pynote

Python、機械学習、画像処理について

matplotlib - eventplot でサンプル点を線で可視化する。

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基本的な使い方

形状 (N,) の配列

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.random(50)

fig, ax = plt.subplots()
ax.eventplot(data)

plt.show()


形状 (M, N) の配列

data = np.random.random([6, 50])

fig, ax = plt.subplots()
ax.eventplot(data)

plt.show()


線の太さを設定する。

data = np.random.random([6, 50])
linewidths = np.random.uniform(1, 2, len(data))

fig, ax = plt.subplots()
ax.eventplot(data, linewidths=linewidths)

plt.show()


線の始点と長さを設定する。

data = np.random.random([6, 50])
lineoffsets = np.array([-15, -3, 1, 1.5, 6, 10])
linelengths = [5, 2, 1, 1, 3, 1.5]

fig, ax = plt.subplots()
ax.eventplot(data, lineoffsets=lineoffsets, linelengths=linelengths)

plt.show()


線の色を指定する。

data = np.random.random([6, 50])
colors = np.random.rand(len(data), 3)

fig, ax = plt.subplots()
ax.eventplot(data, colors=colors)

plt.show()


線のスタイルを設定する。

data = np.random.random([4, 50])
linestyles = ['solid', 'dashed', 'dashdot', 'dotted']

fig, ax = plt.subplots()
ax.eventplot(data, linestyles=linestyles)

plt.show()


線の方向を設定する。

fig, ax = plt.subplots()
ax.eventplot(data, orientation='horizontal')

plt.show()


fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 6))
ax.eventplot(data, orientation='vertical')

plt.show()