pythonのmatplotlibで描いたグラフがカクカクする？

pythonでグラフを描くのによく使われるmatplotlibですが、

同時に横軸を決めるnumpyもちゃんと理解しないと、

このようにガッタガタのグラフができたりします。

python-matplotlib-bumpy-sin — ガッタガタのsinのグラフ

あなたのグラフもガッタガタになっていませんか？？

こちらはsinのグラフです。
控え目にみてもsinには見えませんね…

ただ、あることをするだけでこれくらい滑らかにすることができます。

python-matplotlib-bumpy-improved-sin — ちゃんと滑らかになったsinのグラフ

滑らかにする方法は非常に単純ではありますが、

見落としやすいところでもあるので注意が必要です。

それでは実際に対策方法について解説していきます。

この記事を読むことでわかること

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まずはsinのグラフをmatplotlibで描くところから。
ガタガタのグラフを滑らかにしたい。
今回のまとめ

まずはsinのグラフをmatplotlibで描くところから。

それではまず初めにmatplotlibでグラフを描くところですが、

おそらくこの記事に行きついたあなたであれば、

matplotlib自体の基本的な使い方については理解されているはずです。

なのでさらっと紹介するだけにしておきますが、

今回sinの関数をグラフに描いているのはこのソースコードです。

import matplotlib as mpl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

axisX=np.arange(-10,10)

plt.figure(figsize=(20,6))
plt.plot(axisX,np.sin(axisX))
plt.show()

このソースコードを説明すると、

axisXという変数に、numpyのarangeを使って-10~10を格納しています。

次にプロットするグラフのサイズを指定して、

実際にプロットするX,Yを引数にいれ、

最後にshowでグラフを表示しています。

このコードだけ見ると、ガタガタのグラフになる原因はぱっと見ではわからないですよね？？

さらにいうと、直線のグラフの場合、ガタガタ自体気づかないことのほうが多いです。

実際実行してもらえればわかりますが、冒頭でお見せしたガタガタのグラフになります。

ガタガタのグラフを滑らかにしたい。

さて、本題ですが、いきなり答えを出します。

このソースコードを実行してもらえれば、matplotlibで滑らかなsinのグラフが描けます。

import matplotlib as mpl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

axisX=np.arange(-10,10,0.001)

plt.figure(figsize=(20,6))
plt.plot(axisX,np.sin(axisX))
plt.show()

さて、どこが変わったでしょうか????

実は、np.arangeの引数にこたえがあります。

実は、np.arangeの引数の-10,10,0.001の3つ目の引数がポイントです。

np.arangeの引数は、最小値、最大値(未満)、刻み幅

の順になっています。

指定しない場合はデフォルト値が入るので、入れていなくてもグラフ自体は描画されます。

この辺の話は、別記事でもご紹介しているので参考にしてもらえればと思います。

この刻み幅を指定していなかったことにより、

デフォルトで大きい数字が入る⇒グラフがガタガタになる。

というロジックだったわけです。

ですから、今回は0.001としましたが0.1程度でもこれくらいの滑らかさは出せます。

python-matplotlib-bumpy-improved-sin-01 — 刻み幅を0.1にしたsinのグラフ

0.1でも問題なく滑らかですよね。

さすがに0.5だとまだカクカクしてますから、

python-matplotlib-bumpy-sin-05 — 刻み幅0.5だとまだちょっとカクカクしている。

0.1くらいが妥当かなと思います。

最後に、刻み幅がデフォルトの時と、0.1の時で、

グラフを重ねてみてみましょう。

python-matplotlib-bumpy-sin-compared — デフォルトで描いたsinと刻み幅0.1で描いたsinの比較。

オレンジがデフォルト(刻み幅の指定なし)です。

その差は一目両全ですね。

一応念のため、このグラフを描きたいこともあるかと思うので、

ソースコードはこちらに書いておきます。

import matplotlib as mpl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

axisX=np.arange(-10,10,0.1)
axisX2=np.arange(-10,10)

plt.figure(figsize=(20,6))
plt.plot(axisX,np.sin(axisX),label='0.1')
plt.plot(axisX2,np.sin(axisX2),label='default')
plt.legend()
plt.show()