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Python：タプルのプロットリスト

次のデータセットがあります。 pythonまたはgnuplotを使用してデータをプロットします。タプルの形式は（x、y）です。Y軸は対数軸でなければなりません。IElog（y）。A散布図または折れ線グラフが理想的です。

これをどのように行うことができますか？

 [(0, 6.0705199999997801e-08), (1, 2.1015700100300739e-08), 
 (2, 7.6280656623374823e-09), (3, 5.7348209304555086e-09), 
 (4, 3.6812203579604238e-09), (5, 4.1572516753310418e-09)]
pythonnumpymatplotlibscipygnuplot
40
olliepower

私があなたの質問を正しく受け取ったら、このようなことをすることができます。

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> testList =[(0, 6.0705199999997801e-08), (1, 2.1015700100300739e-08), 
 (2, 7.6280656623374823e-09), (3, 5.7348209304555086e-09), 
 (4, 3.6812203579604238e-09), (5, 4.1572516753310418e-09)]
>>> from math import log
>>> testList2 = [(elem1, log(elem2)) for elem1, elem2 in testList]
>>> testList2
[(0, -16.617236475334405), (1, -17.67799605473062), (2, -18.691431541177973), (3, -18.9767093108359), (4, -19.420021520728017), (5, -19.298411635970396)]
>>> Zip(*testList2)
[(0, 1, 2, 3, 4, 5), (-16.617236475334405, -17.67799605473062, -18.691431541177973, -18.9767093108359, -19.420021520728017, -19.298411635970396)]
>>> plt.scatter(*Zip(*testList2))
>>> plt.show()

それはあなたに何かを与えるでしょう

enter image description here

または、ラインプロットとして、

>>> plt.plot(*Zip(*testList2))
>>> plt.show()

enter image description here

[〜＃〜] edit [〜＃〜]-軸のタイトルとラベルを追加したい場合は、次のようなことができます。

>>> plt.scatter(*Zip(*testList2))
>>> plt.title('Random Figure')
>>> plt.xlabel('X-Axis')
>>> plt.ylabel('Y-Axis')
>>> plt.show()

それはあなたに与えるだろう

enter image description here

56
Sukrit Kalra

Matplotlibでは、次のようになります。

import matplotlib.pyplot as plt

data =  [(0, 6.0705199999997801e-08), (1, 2.1015700100300739e-08),
 (2, 7.6280656623374823e-09), (3, 5.7348209304555086e-09),
 (4, 3.6812203579604238e-09), (5, 4.1572516753310418e-09)]

x_val = [x[0] for x in data]
y_val = [x[1] for x in data]

print x_val
plt.plot(x_val,y_val)
plt.plot(x_val,y_val,'or')
plt.show()

生成するもの：

enter image description here

17
K DawG

他の人が答えたように、scatter()またはplot()は必要なプロットを生成します。私はすでにここにある答えに2つの改良を提案します：

  1. Numpyを使用して、x座標リストとy座標リストを作成します。 numpyでは、他の回答で提案されているPython.

  2. 実際にログを取得する場合を除き、データを直接操作するのではなく、pyplotを使用して対数スケールを適用します。

    _import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [(2, 10), (3, 100), (4, 1000), (5, 100000)]
data_in_array = np.array(data)
'''
That looks like array([[     2,     10],
                       [     3,    100],
                       [     4,   1000],
                       [     5, 100000]])
'''

transposed = data_in_array.T
'''
That looks like array([[     2,      3,      4,      5],
                       [    10,    100,   1000, 100000]])
'''    

x, y = transposed 

# Here is the OO method
# You could also the state-based methods of pyplot
fig, ax = plt.subplots(1,1) # gets a handle for the AxesSubplot object
ax.plot(x, y, 'ro')
ax.plot(x, y, 'b-')
ax.set_yscale('log')
fig.show()
_

result

また、ax.set_xlim(1, 6)とax.set_ylim(.1, 1e6)を使用して見やすくしました。

Matplotlibにオブジェクト指向インターフェイスを使用しました。作成されたオブジェクトの名前を使用することにより、柔軟性と明確な明確さが提供されるため、OOインターフェースは、インタラクティブな状態ベースのインターフェースよりも優先されます。

11
Bennett Brown

Zipを使用することもできます

import matplotlib.pyplot as plt

l = [(0, 6.0705199999997801e-08), (1, 2.1015700100300739e-08),
     (2, 7.6280656623374823e-09), (3, 5.7348209304555086e-09),
     (4, 3.6812203579604238e-09), (5, 4.1572516753310418e-09)]

x, y = Zip(*l)

plt.plot(x, y)
4
Philippe Chavanne