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それぞれ入手して、インストールしてください。 設定 特別な設定をしなくても、動作します。 ただし、Windows環境下にてmatplotlibはIDLEやコンソール等の対話モードで使用すると、フリーズすることがあります。 この点に関しては、本家サイトのFAQに記載されています。 My matplotlib window is freezing 設定を変更することで、動作を改善することができます。 私の環境では、コンソールやIDLEの対話モードの状況は改善しませんでしたが、 PyCrustでは、フリーズすることがなくなりました。 なお、PyCrustは、wxPythonのデモコードに付属しているツールです。 設定内容は、以下のとおりです。 C:\Documents and Settings\yourname\.matplotlibにmatplotlibrcファイルをつくる matplotli
matplotlib, numpy, scipy そして ipythonとは。。
ここにきて、やっと matplotlibとは何かが分かってきた。 まず、numpy(Numerical Python)というPythonのライブラリがある。これは、MATLABライクで、配列や行列の操作を、C コードとほぼ同等の速度で、実行できるらしい。Numerical Python の紹介 -- python.jphttp://www.python.jp/Zope/NumPy/numeric-signiitsumaさんの日記http://d.hatena.ne.jp/niitsuma/20080209/1213947489 また、scipy(Scientific Python) というライブラリもある。これは、numpyをさらに、科学技術計算のためライブラリで、numpy強化するものらしい。http://www.scipy.org/ Numpy Example Listhttp://w
# sample script 1 import re data_id = ”Vf-i-dia” shot_id = ”73116” extension = ”.dat” data_path_r = ”./” rfile=data_path_r+data_id+”@”+shot\ _id + extension fr = open(rfile, ”r”) for line in fr: a = re.split(”,”, line) print a[0], a[1] Practical Data Analysis Using Open Source Software 3. Practical Data Analysis Using Python SUZUKI Yasuhiro author’s e-mail: ysuzuki@LHD.nifs.ac.jp ! -30 -20 -10 0 1
準備 データ処理用にnumpy、プロット用にpyplot、3次元なのでmpl_toolkits.mplot3dをインポートします。 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 描画するデータの作成 3次元で描画するにはメッシュ(2次元の網目)を作成するために2次元の配列を用意する必要があります。 まずarangeメソッドでx,yそれぞれを1次元領域で分割します。 x = np.arange(-3, 3, 0.25) y = np.arange(-3, 3, 0.25) 2次元メッシュを作成するにはmeshgridメソッドを利用します。この関数の戻り値はX,Yに対応する行列で、Xは行にxの配列を、Yは列にyの配列を入れたものになっています。 X, Y =
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