Matplotlibで二次元リストを画像表示
前回、機械学習ライブラリScikit-learnの手書き数字のデータセットに含まれるデータを画像表示してみました。
そこでMatplotlibの中で二次元リストを画像表示する関数「matshow」を使いましたが、この関数が一体どういうものなのか今回はもう少し色々試してみたいと思います。
データは前回同様、Scikit-learnの手書き数字のデータセットのデータを使っていきます。
ということで読み込みから。
＜セル１＞
from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
print(digits.data[0])
実行結果
[ 0. 0. 5. 13. 9. 1. 0. 0. 0. 0. 13. 15. 10. 15. 5. 0. 0. 3.
15. 2. 0. 11. 8. 0. 0. 4. 12. 0. 0. 8. 8. 0. 0. 5. 8. 0.
0. 9. 8. 0. 0. 4. 11. 0. 1. 12. 7. 0. 0. 2. 14. 5. 10. 12.
0. 0. 0. 0. 6. 13. 10. 0. 0. 0.]これでデータは読み込めました。
matshowのヘルプを確認
まずはmatshowのヘルプを見てみましょう。
＜セル２＞
import matplotlib.pyplot as plt
help(plt.matshow)
実行結果
Help on function matshow in module matplotlib.pyplot:
matshow(A, fignum=None, **kwargs)
Display an array as a matrix in a new figure window.
The origin is set at the upper left hand corner and rows (first
dimension of the array) are displayed horizontally. The aspect
ratio of the figure window is that of the array, unless this would
make an excessively short or narrow figure.
Tick labels for the xaxis are placed on top.
Parameters
----------
A : array-like(M, N)
The matrix to be displayed.
fignum : None or int or False
If *None*, create a new figure window with automatic numbering.
If a nonzero integer, draw into the figure with the given number
(create it if it does not exist).
If 0, use the current axes (or create one if it does not exist).
.. note::
Because of how `.Axes.matshow` tries to set the figure aspect
ratio to be the one of the array, strange things may happen if you
reuse an existing figure.
Returns
-------
image : `~matplotlib.image.AxesImage`
Other Parameters
----------------
**kwargs : `~matplotlib.axes.Axes.imshow` arguments入力できるパラメータとしては３つ。
A：表示する二次元リスト
fignum：図の番号
**kwargs：これはよく分かりませんが、imshowを見れば分かるようです。
実はこの「matshow」という関数は「imshow」関数の簡易バージョンのようなものです。
ということで次回は「imshow」も見てみるということにしましょう。
今回はAとfignumがどういうパラメータなのかいじってみましょう。
A：表示する二次元リスト
Aには表示する二次元リストを入れます。
ということで前回使ったnumpyのreshapeを使って、同じデータから異なる二次元リストを作って、Aに入れてみましょう。
＜セル３＞
import numpy as np
data8_8 = np.reshape(digits.data[0], (8,8))
data4_16 = np.reshape(digits.data[0], (4,16))
data2_32 = np.reshape(digits.data[0], (2,32))
print(data8_8)
print(data4_16)
print(data2_32)
実行結果
[[ 0. 0. 5. 13. 9. 1. 0. 0.]
[ 0. 0. 13. 15. 10. 15. 5. 0.]
[ 0. 3. 15. 2. 0. 11. 8. 0.]
[ 0. 4. 12. 0. 0. 8. 8. 0.]
[ 0. 5. 8. 0. 0. 9. 8. 0.]
[ 0. 4. 11. 0. 1. 12. 7. 0.]
[ 0. 2. 14. 5. 10. 12. 0. 0.]
[ 0. 0. 6. 13. 10. 0. 0. 0.]]
[[ 0. 0. 5. 13. 9. 1. 0. 0. 0. 0. 13. 15. 10. 15. 5. 0.]
[ 0. 3. 15. 2. 0. 11. 8. 0. 0. 4. 12. 0. 0. 8. 8. 0.]
[ 0. 5. 8. 0. 0. 9. 8. 0. 0. 4. 11. 0. 1. 12. 7. 0.]
[ 0. 2. 14. 5. 10. 12. 0. 0. 0. 0. 6. 13. 10. 0. 0. 0.]]
[[ 0. 0. 5. 13. 9. 1. 0. 0. 0. 0. 13. 15. 10. 15. 5. 0. 0. 3.
15. 2. 0. 11. 8. 0. 0. 4. 12. 0. 0. 8. 8. 0.]
[ 0. 5. 8. 0. 0. 9. 8. 0. 0. 4. 11. 0. 1. 12. 7. 0. 0. 2.
14. 5. 10. 12. 0. 0. 0. 0. 6. 13. 10. 0. 0. 0.]]8×8、4×16、2×32の3種類の二次元リストを作ってみました。
それではそれぞれを画像表示してみます。
前回は「plt.gray()」でグレースケールにしましたが、今回は省略します。
また「plt.show()」でグラフ表示をしていたのですが、どうやらAnacondaを使っている状態ではなくても画像表示してくれるようなので、こちらも省略します。
＜セル４＞
plt.matshow(data8_8)
実行結果
＜セル５＞
plt.matshow(data4_16)
実行結果
＜セル６＞
plt.matshow(data2_32)
実行結果
色はグレースケールにしないと緑、黄色と言った色で出るんですね。
ちなみに上の例では縦横の全てに数値が入っている綺麗な二次元リストですが、数値が欠けていたらどうなるのでしょうか？
ということで上の行から3個、3個、2個のデータを含んだリストを作成して試してみましょう。
＜セル７＞
data_num = [[2, 3, 5], [1, 4, 3], [4, 2]]
plt.matshow(data_num)
実行結果
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-1b0d7b1eb16c> in <module>
1 data_num = [[2, 3, 5], [1, 4, 3], [4, 2]]
2
----> 3 plt.matshow(data_num)
/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py in matshow(A, fignum, **kwargs)
2112 # Extract actual aspect ratio of array and make appropriately sized
2113 # figure.
-> 2114 fig = figure(fignum, figsize=figaspect(A))
2115 ax = fig.add_axes([0.15, 0.09, 0.775, 0.775])
2116 im = ax.matshow(A, **kwargs)
/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/figure.py in figaspect(arg)
2761 # Extract the aspect ratio of the array
2762 if isarray:
-> 2763 nr, nc = arg.shape[:2]
2764 arr_ratio = nr / nc
2765 else:
ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)縦横の数はあっていないとエラーとなるようです。
fignum：図の番号
次はfignum：図の番号です。
こちらは最初よく分からなかったのですが、複数の図を表示する時に使うオプションのようです。
reshapeするのは面倒なので、digits.imagesに含まれるデータで試してみましょう。
＜セル８＞
print(digits.images[0])
print(digits.images[1])
print(digits.images[2])
実行結果
[[ 0. 0. 5. 13. 9. 1. 0. 0.]
[ 0. 0. 13. 15. 10. 15. 5. 0.]
[ 0. 3. 15. 2. 0. 11. 8. 0.]
[ 0. 4. 12. 0. 0. 8. 8. 0.]
[ 0. 5. 8. 0. 0. 9. 8. 0.]
[ 0. 4. 11. 0. 1. 12. 7. 0.]
[ 0. 2. 14. 5. 10. 12. 0. 0.]
[ 0. 0. 6. 13. 10. 0. 0. 0.]]
[[ 0. 0. 0. 12. 13. 5. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 11. 16. 9. 0. 0.]
[ 0. 0. 3. 15. 16. 6. 0. 0.]
[ 0. 7. 15. 16. 16. 2. 0. 0.]
[ 0. 0. 1. 16. 16. 3. 0. 0.]
[ 0. 0. 1. 16. 16. 6. 0. 0.]
[ 0. 0. 1. 16. 16. 6. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 11. 16. 10. 0. 0.]]
[[ 0. 0. 0. 4. 15. 12. 0. 0.]
[ 0. 0. 3. 16. 15. 14. 0. 0.]
[ 0. 0. 8. 13. 8. 16. 0. 0.]
[ 0. 0. 1. 6. 15. 11. 0. 0.]
[ 0. 1. 8. 13. 15. 1. 0. 0.]
[ 0. 9. 16. 16. 5. 0. 0. 0.]
[ 0. 3. 13. 16. 16. 11. 5. 0.]
[ 0. 0. 0. 3. 11. 16. 9. 0.]]この三つの二次元リストを表示してみます。
まずはfignumのオプションなし。
＜セル９＞
plt.matshow(digits.images[0])
plt.matshow(digits.images[1])
plt.matshow(digits.images[2])
実行結果
入力した順番に画像が表示されました。
次にfignumのオプションを追加してみます。
先ほどのヘルプによると0は特殊なようなので、1から試してみます。
＜セル１０＞
plt.matshow(digits.images[0], fignum=3)
plt.matshow(digits.images[1], fignum=2)
plt.matshow(digits.images[2], fignum=1)
実行結果
図の番号だから指定した順番に表示されると思ったのですが、どうもそうではないようです。
もしかしたら他のセルのデータを引きずっている可能性も考えられるので、先頭に「plt.clf()」をつけて、グラフエリアをリフレッシュしてから表示させてみましょう。
＜セル１１＞
plt.clf()
plt.matshow(digits.images[0], fignum=3)
plt.matshow(digits.images[1], fignum=2)
plt.matshow(digits.images[2], fignum=1)
実行結果
順番は変わったのですが、図の番号の指定は、２が１番、１が２番、０が３番としたのですが、そのとうりにはなっていません。
なかなか謎ですね。
多分、この後グラフをいじる時にこの番号を指定することで一つのグラフのみをいじることができるのではないかなと思われます。
次に３つのデータのfignumに０を指定してみましょう。
＜セル１２＞
plt.matshow(digits.images[0], fignum=0)
plt.matshow(digits.images[1], fignum=0)
plt.matshow(digits.images[2], fignum=0)
実行結果
今度は２しか表示されませんでした。
多分同じ番号を指定したので、全て重なっていて、最後に描写された２が見えているのだと考えられます。
いうことで０のfignumを０、１のfignumを１、２のfignumを２としてみましょう。
＜セル１３＞
plt.matshow(digits.images[0], fignum=0)
plt.matshow(digits.images[1], fignum=1)
plt.matshow(digits.images[2], fignum=2)
実行結果
１の画像のところに少しずれてもう一枚、多分０の図が見えているようです。
fignumの０と１は同じものではないけども、同じ場所に表示されるということで、このように被って表示されてしまったと考えられます。
とりあえずfignumは使ってみたところ、図を指定して何かやらない限りは指定する必要はないのかなと感じました。
matshowの解説はこれくらいですが、次回はmatshowの元である関数「imshow」を見ていきたいと思います。
ということで今回はこんな感じで。
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