Julia

Juliaの基礎文法5〜PyPlotによるグラフ作成

今回はJuliaの基礎文法5ということでグラフ作成をやっていきたいと思います。

計算はいろいろできるようになったとしても最終的にはグラフにまとめるのが一般的ですから、なんとかしてグラフ作成をできるようになる必要があります。

まず、Juliaでグラフを作る方法はいくつかありますが、今回はPyplotを使う方法を紹介したいと思います。

Pyplotは名前の通り、pythonで使われる描画ライブラリです。

JuliaではPythonライブラリを呼び出すことができますので、JuliaからPythonライブラリのPyplotを使ってプロットをするということをやってみます。

なぜPyplotを選んだかというと、Pyplotは使える人が多く安定しているからです。

しょっちゅう変わってしまうライブラリだとこの前動いたものが動かないとなってしまいますし、PyplotならWEB上に情報も多いからです。

では、今回もやっていきましょう!

 

Juliaの基礎文法5〜pyplotによるグラフ作成

ライブラリの準備

まずは、using Pkgでパッケージを読み込めるようにします。

そして、Pkg.add( )で使用するライブラリをインポートしていきます。

Pythonですとよくpip installを使いますが、JuliaではPkg.addが大きくそれに対応すると考えればOKです。

 


さて、これでPyplotをimportできたらusingしてインポートしておきましょう。

 

 

(FixedPointNUmbersも同様にインポートしていますが、今回は必要ないので無視してください。)

 

CSVファイルの読み込み

ではライブラリの準備ができましたので、次はデータの準備をしましょう。

今回はこのようなデータを用意しました。

気象庁からダウンロードした東京の平均気温と降水量のデータを2019年の月別にまとめたものです。

これをCSVファイルとして保存しました。

 

 

ではこれをJuliaで読み込んでみましょう。

openを使って1行1行読み込み、月、気温、降水量それぞれの配列に順番に格納していきます。

 

 

表示すると上記のように、確かにデータが格納されていることがわかると思います。

これでデータ準備もOKです!

 

ラインプロット

ではラインプロットを作っていきましょう!

plot(x, y)のようにすれば簡単にラインプロットが書けます。

各種のタイトルやラベルも記載してみましょう。

かんたんですね!

 

 

散布図

次は散布図です!

散布図にはscatter関数を使います。

色やグリッドの設定、軸範囲の設定もできます。

 

 

棒グラフ

次が棒グラフです。

棒グラフはbar関数です。

今回だけ ax=PyPlot.axes() というのを入れていますが、これはPythonでプロットするときにもよく使うものですね。

なくて全く問題ないのですが、このようにグラフを設定していく手法に慣れている方は同じようにやってみるといいかと思います。

 

 

ヒストグラム

hist関数でヒストグラムを作成します。

figsizeを設定しています。

 

 

複数のラインプロットと凡例

ここでは1枚のパネルの中に、複数のグラフを書いてみたいと思います。

方法はplotを2つ並べるだけで、同一のパネルに複数のグラフを書くことができちゃいます!

かんたんですね!

あと凡例は、legend()で入れることができます。

 

 

複数パネルのプロットとファイル保存

最後が複数のパネルを一枚の図に入れる方法です。

これにはsubplotを用います。

subplot(2, 1, 2)のように記載がありますが、これは2行1列で配置したときの2行目のパネルを意味します。

このように場所も指定することができますね!

そして、最後にsavefigを使ってファイルを保存することができます。

ファイルは作ったら保存するものですから、ぜひやってみてくださいね。

 

 

最後に

今回はJuliaでグラフを作成する方法を紹介しました。

方法はPythonの描画ライブラリpyplotを使う方法です。

Pythonに慣れている方は簡単に使えると思いますので、Juliaでも使ってみたらどうでしょうか?

今回の記事ではここまでにしますが、他にもいろいろな種類のグラフが作れますので、ぜひもっと試してみてくださいね!

 

最後に、もっとJuliaを体系的にしっかり勉強したいという方はUdemyなどのオンライン学習をしてみるのもいいと思います。

僕のブログを読んでもらえるのもうれしいですが、こちらの方が幅広いし手取り早いかもしれません。

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