2022/07/12 Updated by
2022/03/26 Created by

速習: Matplotlib 入門 (Google Colab / Windows / macOS / Linux 対応) by nitta@tsuda.ac.jp


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学習方針

matplotlib は柔軟なシステムであるため、いろいろな書き方が可能であるが、それが初学者にとっては分かり難さとなっている。 本稿では、 matplotlib プログラミングを、応用範囲は広いが混乱の少ない決まったやり方、すなわち 少数の 鉄則 に基づいて簡単に記述する方法を解説する。 まず一つの書き方でいろいろな問題を解決できるようになることが matplotlibプログラミング上達への近道である。


目次


互換性チェック

動作をチェックしたときのOSやpythonのバージョンは以下の通り。html    ipynb   
PlatformOS versionpythonmatplotlibnumpytensorflowgym
Google ColabUbuntu 18.043.7.133.2.21.21.62.8.20.17.3
WindowsWindows 10.0.190433.10.43.5.21.23.12.9.10.24.1
Mac (intel)macOS 12.4 Monterey3.9.123.5.21.23.12.9.10.24.1
Mac (arm64)macOS 12.4 Monterey3.8.13
miniforge3
3.5.21.23.12.9.2
tensorflow-metal
0.25.0
Linux (intel)Ubuntu 22.043.10.43.5.21.23.12.9.10.24.1

既知の問題点

  1. Linux (intel) で "matplotlib_tutorial_14{,_en}.ipynb" の OpenAI gym 部分でエラーが起きる(2022/07/12).
  2. macOS (arm64) で "matplotlib_tutorial_13{,_en}.ipynb" の anim.save('*.mp4') 部分でエラーが起きる(2022/07/16).

Google Colab で実行する場合

デフォルトの状態で実行可能である。

Windows / macOS / Linux 上のAnacondaで実行する場合

  1. 必要なパッケージをインストールしたPython仮想環境を作成する。
  2. 「Anaconda Prompt」(Windowsの場合)または「ターミナル」(macOS or Linuxの場合)で実行する
    (base) nitta$ conda create -n myenv python jupyter  
    (base) nitta$ conda activate myenv  
    (myenv) nitta$ pip install numpy  
    (myenv) nitta$ pip install matplotlib  
    (myenv) nitta$ pip install tensorflow  
    (myenv) nitta$ pip install --user pygame  
    (myenv) nitta$ pip install gym  
    (myenv) nitta$ conda deactivate  
    (base) nitta$ 
    
  3. jupyter notebook を起動する。
  4. 「Anaconda Prompt」(Windowsの場合)または「ターミナル」(macOS or Linuxの場合)で実行する
    (base) nitta$ conda activate myenv  
    (myenv) nitta$ jupyter notebook  
    

OS 依存性

macOS (intel) で animation をファイルとして保存するには、ffmpeg をインストールしておく必要がある。 homebrew を使うと brew intall ffmpeg コマンドでインストールできる。

Linux (intel) で animation をファイルとして保存するには、ffmpeg をインストールしておく必要がある。 Ubuntu Linux では、 sudo apt update; sudo apt intall ffmpeg コマンドでインストールできる。