matplotlib を使ってグラフを簡単表示
機械学習の勉強をしていく中でグラフを描画して、
機械学習の過程と結果を見たいことが増えてきました。
というわけで、
Pythonを使って簡単にグラフ描画できるライブラリと高水準の数学関数ライブラリを導入してみたいと思います。
Matplotlib （簡単にグラフ描画できるライブラリ）
Wikipedia:Matplotlib
Numpy （数学関数ライブラリ）
Wikipedia:Numpy
前提：
・筆者の環境はWindows (MacやLinuxでも導入可能）
・pythonが動く環境
Numpyに関するサンプルコードやインストール方法は
機械学習 はじめよう 第6回 Numpyの導入
を参考にしています。
また、リンク先のサイトでもインストール方法が解説されています。
特にMacの方はリンク先サイトの方がわかりやすいと思いますので、合わせてご覧下さい。
Matplotlibの導入
http://sourceforge.net/projects/matplotlib/files/matplotlib/matplotlib-1.1.0/からダウンロード。
ご自身の環境に合うものをダウンロードしてください。
例）私はpython2.5 + windows + 64bitだったので、
matplotlib-1.1.0.win-amd64-py2.5.exe をダウンロードしました。
注意）32bitと64bitでダウンロードすべきファイルが違うので注意して下さい。
僕はこの罠にハマりましたので。
Numerical Pythonの導入
ダウンロード
http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.6.1/numpy-1.6.1-win32-superpack-python2.5.exe/downloadからダウンロード。
ご自身の環境に合うものをダウンロードして下さい。
例）私はpython2.5 + windows + 64bitだったので･･････、
未対応でした･･････。
NumPyはwindowsの64bit版には公式で対応していないようです。
有志が64bit版に再度コンパイルし直したものがあるので、そちらを使いましょう。
ただし、自己責任になりますので、注意して下さい。
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
python上でnumpyのテスト
コマンドラインなどで、import numpy numpy.test()
とテストを走らせ、正常に表示されれば成功。
（正常な表示は先の参考サイトを参照して下さい。）
noseのインストール
上のテストが動かず、Need nose >= 0.10.0 for tests
というエラーが出たらnoseをダウンロードしよう。
http://readthedocs.org/docs/nose/en/latest/
私の環境(windows)の場合は、
- ファイルをダウンロードする
- 適当な場所に展開する
- 解凍したフォルダ内で、python setup.py install
でインストールできました。
再度
import numpy numpy.test()
とテストを走らせ、正常に表示されれば成功。
（正常な表示は先の参考サイトを参照して下さい。）
PyDevでサンプル
コマンドライン上での開発は大変ですよね。というわけで、EclipseのPyDevで走らせてみましょう。
特別な操作は要りません。
適当にプロジェクトを作り、以下のソースコードを書いてください。
import numpy as np
np.version.version
np.lookfor('array')実行してみましょう。
arrayの機能が列挙されたら成功です。
Matplotlib
いよいよMatplotlibのサンプルに移ります。
サンプルコードをコピペして動かしてみましょう。
こちらもインストールが正常に完了していれば、
Eclipse上のPyDevでサンプルコードを動かすことができます。
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from pylab import * # -10 から 10 まで 0.1 刻みの配列をつくる (numpy.arange ) x = arange(-10.0, 10.0, 0.1) # 関数 numpy.sin : x の各要素に Math.sin を適用して配列オブジェクトを生成 y = sin(x) # x,y を描画 plot(x,y) # 描画 show()
サインカーブが表示されれば成功です。
