matplotlib を gnuplot っぽく使う

2024年6月27日 12:51

matplotlib の魅力はグラフの見た目を細かく整えられることだと思います。
一方で、データをこねくり回したり、関数のパラメータへの依存の仕方をチェックしながらプロットしたい時には、どうすればよいのか分かっていませんでした。　
最後に plt.show() して一枚のグラフを得るだけでは、物足りない時があるということです。Jupyter Notebook の新しい絵がどんどん作られて行くのもちょっと違うかんじ。
gnuplot のような手軽さがほしかったんです。
最近、その手がかりを見つけたので、メモしておきます。

基本的には、python のインタラクティブモード（IDLEや、コマンドラインなどからpython とだけ打って入るモード）で、最初に以下の２行を順に打ち込むだけです。

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.ion() # matplotlib のインタラクティブモードをオンにする

以降通常の手順でプロット用のコマンドを入れていけば、逐次、 figure や axes が生成・描画されたり、プロットができたりします。

ただ、これだけだと最初の決まり文句を打つのがめんどくさかったり、データを用意するのがめんどくさかったりするので、もうちょっとTips を考えました。

gnuplot でいうところの load （gnuplot コマンドが書かれたテキストファイルを読み込んで実行するコマンド）を実現するにはどうしたらよいのでしょう？　import だと、importしたファイル内で定義した変数とかがローカル扱いで持ち越せないんですよね。

これの解決策としては、コマンドラインから

python -i 最初の処理を書いたpythonスクリプトファイル

を入力すればよさそうです。

オプション -i を指定すると、ファイルの内容を実行した後、処理を終了せずにそのまま対話モードに突入できます。（今回調べるまで知らなかった。）

また、plt.show() は、plt.ion() のときは処理をブロックしない（plt.ioff() のときはブロックする）そうです。

例えば、以下のコードを -i オプションつきで実行すると、

#"ion_test.py"
#python -i ion_test.py で実行してね
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
xlim = [-1,1]
ax.set_xlim(xlim)
x = np.linspace(xlim[0],xlim[1],100)
y = lambda x, a=1: a*x**2
l, = ax.plot(x,y(x))
plt.ion()
plt.show() #インタラクティブモードのときはブロックしない