第3回：▼ 連続な曲線を描く

■ Jupyter notebook によるテキストの入力

Markdownセルと Markdown 記法

Jupyter notebook のセルには，複数の種類（Cell type）がある．

既定のセルの Cell type は，Code である． プログラム片を入力して，SHIFT キーと ENTER キーを同時に押して実行すると， 出力セルに実行結果が表示される．

Cell type を Markdown に変更すると， Markdown 記式によるテキストを入力できる．

Markdown 記式でテキストを入力し， SHIFT+ENTERを押して実行すると， Markdown記式で整形された文書が表示される．

Markdown Cells

Markdown記法では，段落の区切りは空行である． 空行をはさまない行替えは，前の行に続けて，同じ段落に配置される．

文字列の飾り記法は省略する（たくさん使用しない方がよい）．

URLリンク

URLリンクを書くには，次のように記述する．→ [ 表示名 ]( URL )

例

[Julia 1.9 Documentation](https://docs.julialang.org/en/v1.9/)

Julia 1.9 Documentation

数式

Markdown記法では，数式を挿入することができる． ダラー記号 $ 1つで囲まれた数式は行内数式（inline math）， ダラー記号 $ 2つで囲まれた数式は別行立て数式（display math）である． 数式そのものは LaTeX 記法で記述する． いくつか例を示す．

  • 数式内の文字は変数とみなされ，斜体で表される． $x+1$ → $x+1$
  • 上付き $x^{2}$ → $x^{2}$
  • 下付き $x_{3}$ → $x_{3}$
  • 分数 $\dfrac{a}{b}$ → $\dfrac{a}{b}$
  • 関数 $f(x) = x^{2}+1$ → $f(x) = x^{2}+1$
  • 三角関数 $\sin{x}, \tan{x}$ → $\sin{x}, \tan{x}$
  • 指数対数関数 $\exp{x}, \log{x}$ → $\exp{x}, \log{x}$
  • テキスト内の直立体（roman style） $a\;\mathrm{over}\;b$ → $a\;\mathrm{over}\;b$
  • 総和 $\sum_{i=0}^{m}i$ → $\sum_{i=0}^{m}i$
  • 総和を「行立て」する $$\sum_{i=0}^{m}i$$ →

\[\sum_{i=0}^{m}i\]

  • 積分 $\int_{0}^{1}x dx$ → $\int_{0}^{1}x dx$
  • 積分を「行立て」する $$\int_{0}^{1}x dx$$ →

\[\int_{0}^{1} x dx\]

  • カッコのペア
    • $\left( \dfrac{1}{2} \right)$ →

\[\left( \dfrac{1}{2} \right)\]

  • $\left\{\left( \dfrac{1}{2} \right)\right\}$ →

\[\left\{\left( \dfrac{1}{2} \right)\right\}\]

  • $\left[\left\{\left( \dfrac{1}{2} \right)\right\}\right]$ →

\[\left[\left\{\left( \dfrac{1}{2} \right)\right\}\right]\]

▼ 定義域・値域

関数 $y=f(x)$ の定義域（domain）とは， 独立変数（independent variable）$x$ の取りうる値からなる集合である． ちなみに，従属変数（dependent variable） $y$ が取りうる値からなる集合を，値域（range）という

本章では， 定義域が実数全体，あるいは，正の数の集合である関数について， グラフを描いてみる．

▶ 定数 pi

定数 pi は円周率である．

julia> piπ = 3.1415926535897...

▼ 正弦関数・余弦関数を描く

  • 正弦 $y = \sin{x}$
  • 余弦 $y = \cos{x}$

ラジアン単位

引数がラジアン単位の正弦，余弦 sin , cos

julia> sin(pi / 6)0.49999999999999994
julia> cos(pi / 6)0.8660254037844387

cos.() や sin.() のように，関数名の直後にピリオド . を入れると， ベクトルや範囲を引数にとり，計算結果をベクトルで返す．

julia> xs = [pi / 4, pi / 6, pi / 2];
julia> sin.(xs)3-element Vector{Float64}:
 0.7071067811865475
 0.49999999999999994
 1.0
julia> cos.(xs)3-element Vector{Float64}:
 0.7071067811865476
 0.8660254037844387
 6.123233995736766e-17

範囲型の引数を与えて，グラフを描く．

using PyPlot
xs = -2pi:pi/360:2pi
plt.plot(xs, cos.(xs), label = "cos")
plt.plot(xs, sin.(xs), label = "sin")
plt.xlabel("radian")
plt.legend()

円周率単位

引数が円周率単位の正弦，余弦 sinpi , cospi

using PyPlot

xs = -2:1/360:2
plt.plot(xs, cospi.(xs), label = "cospi")
plt.plot(xs, sinpi.(xs), label = "sinpi")
plt.xlabel("pi")
plt.legend()

角度単位

引数が角度単位の正弦，余弦 sind , cosd

using PyPlot
xs = -360:1:360
plt.plot(xs, cosd.(xs), label = "cosd")
plt.plot(xs, sind.(xs), label = "sind")
plt.xlabel("degree")
plt.legend()

ラジアンと角度との相互変換

julia> # rad2deg
       rad2deg(pi / 4)45.0
julia> rad2deg(pi / 2)90.0
julia> rad2deg(pi)180.0
julia> rad2deg(-pi / 4)-45.0
julia> # deg2rad
       deg2rad(45)0.7853981633974483
julia> deg2rad(90)1.5707963267948966
julia> deg2rad(180)3.141592653589793
julia> deg2rad(-45)-0.7853981633974483

▼ 楕円を描く

楕円を陰関数で表示すると

\[\left(\dfrac{x}{a}\right)^2+\left(\dfrac{y}{b}\right)^2 = 1\]

楕円を媒介変数表示（パラメータ曲線）すると

\[\begin{aligned} x & = a \cos \theta \\ y & = b \sin \theta \end{aligned}\]

媒介変数表示を用いて，楕円上の各点の座標を計算する．

アスペクト比を等しくして，正しい図形を表示しよう．

using PyPlot
plt.axes().set_aspect("equal")

ts = 0:pi/18:2pi
xs = 2 * cos.(ts)
ys = sin.(ts)
plt.plot(xs, ys)
plt.xlim(-3, 3)
plt.ylim(-3, 3)

▼ アルキメデスの渦を描く

平面座標上の点 $(x,y)$は，極座標 $(r, \theta)$ でも表示できる． 平面座標 $(x, y)$と極座標 $(r, \theta)$ との対応は

\[\begin{aligned} x & = r \cos \theta, \\ y & = r \sin \theta \end{aligned}\]

である．

次の関係で結ばれた曲線を，アルキメデスの渦という．

\[r = \theta\]

これを描いてみよう．

using PyPlot
plt.axes().set_aspect("equal")
ts = 0:pi/1800:2pi
xs = ts .* cos.(ts)
ys = ts .* sin.(ts)
plt.plot(xs, ys)

▲ 練習

上では $\theta \ge 0$ の範囲で，曲線を描いた． パラメータ $\theta < 0$ の範囲まで含めたら，どのような曲線になるか？ 予想した上で，プログラムを書き実行し，確かめてみよ． 予想と一致していたか？

▼ 花曲線を描く

整数 $n$ に対して，以下の式で表される曲線を，花曲線（flower curve）という．

\[r = \cos(n \theta)\]

次のプログラムは，$n = 3$ の花曲線を描く．

using PyPlot
plt.axes().set_aspect("equal")
n = 3
ts = 0:pi/1800:2pi
rs = cos.(n * ts)
xs = rs .* cos.(ts)
ys = rs .* sin.(ts)
plt.plot(xs, ys)

整数 $n$ を変えると，色々な花曲線が得られる．参考 → ▼ 描画領域を縦横に分割する

▲ 練習

上の式の代わりに

\[r = \sin(n \theta)\]

としたら，どのような曲線になるか？ 予想した上で，プログラムを書き実行し，確かめてみよ． 予想と一致していたか？

▼ 指数関数を描く

正の数 $a > 0$ を底（exponent）とする指数関数（exponential function）

\[y = a^x\]

底 $a = 2$ の場合．

using PyPlot
xs = -10:0.01:10
plt.plot(xs, 2.0 .^ xs)

底を $2, 3, 4. 5$ と増やす．$x > 0$ の範囲のみ描く．

plt.plot(xs, 2.0 .^ xs)
plt.plot(xs, 3.0 .^ xs)
plt.plot(xs, 4.0 .^ xs)
plt.plot(xs, 5.0 .^ xs)
plt.xlim(0, 3)
plt.ylim(0, 100)

凡例（legend）を加える．

plt.plot(xs, 2.0 .^ xs, label = "a=" * string(2))
plt.plot(xs, 3.0 .^ xs, label = "a=" * string(3))
plt.plot(xs, 4.0 .^ xs, label = "a=" * string(4))
plt.plot(xs, 5.0 .^ xs, label = "a=" * string(5))
plt.plot(xs, 6.0 .^ xs, label = "a=" * string(6))
plt.legend()
plt.xlim(0, 3)
plt.ylim(0, 100)

▲ 練習：指数関数：繰り返しで底を変える

上のプログラムを，for 文を用いた繰り返しとして書き直してみよ． すなわち，plt.plot() 文を1つにしてみよ．

参考→ ■ for 文

▶ 自然対数の底

定数 ℯ は，自然対数の底である．

julia> ℯℯ = 2.7182818284590...
Note

ℯ は e とは異なる文字である． 「ℯ」は，バックスラッシュ \ に続けて euler と入力してから，TABキーを押すことによって入力できる．

定数 Base.MathConstants.e も，自然対数の底である．

julia> Base.MathConstants.eℯ = 2.7182818284590...

▶ 軸のスケールを変える

$x$ 軸，$y$ 軸のスケールを指定するには，関数 xscale , yscale を用いる． 何も指定しない場合（既定値）は，線形 linear である． 引数に log を指定すると，$10$ の対数で，その軸を描く．

$y$ 軸だけ対数スケール yscale("log") に指定したグラフが，よく見る片対数グラフである．

using PyPlot
xs = -4:0.01:4
for a in [2.0, ℯ, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0]
   plt.plot(xs, a .^ xs, label = "a=" * string(a))
end
plt.yscale("log")
plt.xlim(-1, 3)
plt.ylim(1e-1, 1e3)
plt.legend()

すべての底について，指数関数は $a^{0} = 1 = 10^{0}$ で交わることを観察するために補助線を引こう．

以下の文を追加する．

plt.axvline(0, color = "k", lw = 0.5)
plt.axhline(1, color = "k", lw = 0.5)

▶ 関数 exp, exp2, exp10

底 $2, e, 10$ については，exp で始まる関数が定義されている．

  • exp2 : 底が $2$ の指数関数
  • exp : 自然対数（底は，自然対数の底 $e$ ）
  • exp10 : 底が $10$ の指数関数
using PyPlot
xs = -4:0.01:4
plt.plot(xs, exp2.(xs), label = "exp2")
plt.plot(xs, exp.(xs), label = "exp")
plt.plot(xs, exp10.(xs), label = "exp10")
plt.yscale("log")
plt.xlim(-1, 3)
plt.ylim(1e-1, 1e3)
plt.legend()
plt.axvline(0, color = "k", lw = 0.5)
plt.axhline(1, color = "k", lw = 0.5)

関数も名前であり，名前をつけること（＝変数に代入すること）ができる． 関数のリストを作って for 文で繰り返してみよう． 関数名を string 関数に与えると，関数名の文字列を返す．

using PyPlot
xs = -4:0.01:4
for f in [exp2, exp, exp10]
   plt.plot(xs, f.(xs), label = string(f))
end
plt.yscale("log")
plt.xlim(-1, 3)
plt.ylim(1e-1, 1e3)
plt.legend()
plt.axvline(0, color = "k", lw = 0.5)
plt.axhline(1, color = "k", lw = 0.5)

▼ 平方根を描く

二乗すると $x$ になる数を，$x$ の平方根（square root of $x$ ）という． 関数 sqrt(x) は x の平方根を求める関数である．

julia> sqrt(0)0.0
julia> sqrt(2)1.4142135623730951
julia> sqrt(3)1.7320508075688772

平方と平方根を同じグラフに描いてみよう． 直線 $y=x$ に対して，鏡の関係になっている．

using PyPlot
plt.axes().set_aspect("equal")
xs = 0:0.01:3
plt.plot(xs, xs .^ 2, label = "square")
plt.plot(xs, sqrt.(xs), label = "square root")
plt.plot(xs, xs, "k", lw = 0.5, label = "y=x")
plt.xlim(-0.2, 2.2)
plt.ylim(-0.2, 2.2)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.legend()
plt.axvline(1, color = "k", lw = 0.5)
plt.axhline(1, color = "k", lw = 0.5)

Note

負の数 $x < 0$ を関数 sqrt の引数（ひきすう)に与えると，例外（exception）が発生する．が，複素数を引数として与えると，複素数として計算できる（複素数は，もっと後の回で説明する）．→ ▶ 負の数に対する平方根

julia> sqrt(-1) # DomainErrorERROR: DomainError with -1.0:
sqrt will only return a complex result if called with a complex argument. Try sqrt(Complex(x)).
julia> sqrt(complex(-1))  # 複素数を引数に与える0.0 + 1.0im

▼ 立方根を描く

三乗すると $x$ になる数を，$x$ の立方根（cube root of $x$ ）という． 関数 cbrt(x) は x の立方根を求める関数である．

立方と立方根を同じグラフに描いてみよう． 直線 $y=x$ に対して，鏡の関係になっている．

using PyPlot
plt.axes().set_aspect("equal")
xs = 0:0.01:3
plt.plot(xs, xs .^ 3, label = "cubic")
plt.plot(xs, cbrt.(xs), label = "cube root")
plt.plot(xs, xs, "k", lw = 0.5, label = "y=x")
plt.xlim(-0.2, 2.2)
plt.ylim(-0.2, 2.2)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.legend()
plt.axvline(1, color = "k", lw = 0.5)
plt.axhline(1, color = "k", lw = 0.5)

平方と平方根，立方と立方根を，同じグラフに描こう． 点 $(1,1)$ で，曲線が交差している．

using PyPlot
plt.axes().set_aspect("equal")

xs = 0:0.01:3
plt.plot(xs, xs .^ 2, label = "square")
plt.plot(xs, sqrt.(xs), label = "square root")
plt.plot(xs, xs .^ 3, label = "cube")
plt.plot(xs, cbrt.(xs), label = "cube root")
plt.plot(xs, xs, "k", lw = 0.5, label = "y=x")
plt.legend()
plt.xlim(-0.2, 2.2)
plt.ylim(-0.2, 2.2)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.axvline(1, color = "k", lw = 0.5)
plt.axhline(1, color = "k", lw = 0.5)

平方根と立方根の関数のリストを作って for 文で繰り返してみよう． （結果のグラフは，上と同じなので省略する）

using PyPlot
plt.axes().set_aspect("equal")
xs = 0:0.01:3
for f in [sqrt, cbrt]
   plt.plot(xs, f.(xs), label = string(f))
end
plt.legend()
plt.xlim(-0.2, 2.2)
plt.ylim(-0.2, 2.2)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.axvline(1, color = "k", lw = 0.5)
plt.axhline(1, color = "k", lw = 0.5)

▼ 冪乗根を描く

一般に，正数 $x > 0$ と $2$ 以上の整数 $n$ に対して，$y^n = x$ の解， すなわち，$y = \sqrt[n]{x} = x^{\dfrac{1}{n}}$ を，$x$ の $n$ 乗根（root of $n$-th power, $n$-th root）という．$n$ を指定せずに，冪乗根（べきじょうこん）あるいは冪根（べきこん）と総称する． 「冪」の代わりに「巾」の略字を当てることもある．

PyPlotパッケージに用意された関数 axvline() で垂直線（vertical line）を描く． 引数は，前回説明した関数 axhline（水平線を描く）と同じである．

using PyPlot
plt.axes().set_aspect("equal")
xs = 0:0.01:3
plt.plot(xs, xs .^ (1 / 2), label = "n=2")
plt.plot(xs, xs .^ (1 / 3), label = "n=3")
plt.plot(xs, xs .^ (1 / 4), label = "n=4")
plt.plot(xs, xs .^ (1 / 5), label = "n=5")
plt.legend()
plt.xlim(-0.2, 2.2)
plt.ylim(-0.2, 2.2)
plt.axhline(1, color = "k", lw = 0.5)
plt.axvline(1, color = "k", lw = 0.5)

指数 $n$ で繰り返してみる．縦軸・横軸とも対数表示にする．

using PyPlot
xs = 0:0.01:10
for n = 2:5
   plt.plot(xs, xs .^ (1 / n), label = "y=x^(1/" * string(n) * ")")
end
plt.legend()
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.xlim(0.1, 10.0)
plt.ylim(0.1, 10.0)
plt.xscale("log")
plt.yscale("log")
plt.axhline(1, color = "k", lw = 0.5)
plt.axvline(1, color = "k", lw = 0.5)

▼ 自然対数

正の数 $x>0$ に対して，$x=e^y$ を満たす数 $y$ を，$x$ の自然対数（natural logarithm of $x$,Napierian logarithm,あるいは単に，logarithm）といい，$\log{x}$ と書く．

関数 log(x)は，自然対数を求める関数である．

julia> log(1)0.0
julia> log(ℯ)1
julia> log(ℯ^2)2.0

指数関数を，まず線形なグラフで描く．

using PyPlot
xs = 0.1:0.01:100
plt.plot(xs, log.(xs))

今度は，片対数グラフで描く． $x$ 軸を対数で表示すると，直線で表示される．

plt.plot(xs, log.(xs))
plt.xscale("log")

Note

数学と同様，負の数に対する対数関数は定義されていない．引数に負数を与えると例外が起こる．

julia> log(-1) # DomainError
ERROR: DomainError with -1.0:

が，負数を複素数を引数として与えると計算できる．何故このような結果になるのか，複素関数論で学ぶ．

julia> log(complex(-1))  # 複素数を引数に与える0.0 + 3.141592653589793im

▼ 対数関数

正の数 $a > 0$ に対して，$x=a^y$ を満たす数 $y$ を， 底 $a$ に対する $x$ の対数（logarithm of $a$ to base b; base $a$ logarithm of $x$ ）といい，$\log_{a}{y}$ と書く．

関数 log(a,y) のように，引数（ひきすう）2つを与えると， 底 $a$ に対する $x$ の対数が得られる．

片対数グラフを描く．$\log_{a}{1}=0$ で曲線が交差する．

using PyPlot
xs = 0.1:0.01:100
plt.plot(xs, log.(2, xs), label = string(2))
plt.plot(xs, log.(xs), label = string(ℯ))
plt.plot(xs, log.(3, xs), label = string(3))
plt.plot(xs, log.(10, xs), label = string(10))
plt.xscale("log")
plt.axhline(0, color = "k", lw = 0.5)
plt.axvline(1, color = "k", lw = 0.5)
plt.legend()

底を for 文で変えてみる．

using PyPlot
xs = 0.1:0.01:100
for a in [2, ℯ, 3, 10]
   plt.plot(xs, log.(a, xs), label = string(a))
end
plt.xscale("log")
plt.axhline(0, color = "k", lw = 0.5)
plt.axvline(1, color = "k", lw = 0.5)
plt.legend()

底 $2$ と $10$ に対しては，それぞれ関数 log2 と log10 が用意されている．

plt.plot(xs, log2.(xs), label = "log2")
plt.plot(xs, log.(xs), label = "log")
plt.plot(xs, log10.(xs), label = "log10")
plt.xscale("log")
plt.legend()
plt.axhline(0, color = "k", lw = 0.5)
plt.axvline(1, color = "k", lw = 0.5)

関数名で繰り返してみる．

for f in [log2, log, log10]
   plt.plot(xs, f.(xs), label = string(f))
end
plt.xscale("log")
plt.legend()
plt.axhline(0, color = "k", lw = 0.5)
plt.axvline(1, color = "k", lw = 0.5)

▼ ダブルYグラフを描く

ダブルYグラフは， $x$軸を共通として，左と右に，2つの $y$軸を配置するグラフである．

これを描くには，次の手順をとる．

まず，plt.subplots() 関数を用いて，2つのデータ（オブジェクト）を取得する．

fig, ax1=plt.subplots()

  • 最初の返り値 fig は，図の情報をオブジェクトである．
  • 次の返り値 ax は，軸の情報を含むオブジェクトである．
using PyPlot
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.set_aspect("equal")

次に，以下のように，$x$ 軸が共通な， 新しい座標系（右 $y$ 軸）のデータ（オブジェクト） ax2 を作成する．

ax2=ax1.twinx()

座標系 ax に対して描画するには，ax.plot(<<plot引数>>) の形式を用いる．

using PyPlot
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.set_aspect("equal")

xs = -2:0.1:2
ax1.plot(xs, -xs, "r")
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(xs, xs .^ 2, "b")

▼ 鉛直上投げ自由落下運動を描く

（力学の問題）

鉛直上向きに投げられた球が，重力のみを感じて自由落下するとする． 時刻 $t=0$において，高さ $y=0$, 鉛直上向きの速度 $v_0$ とすると， 時刻 $t$における，高さ $y$と 鉛直上向きの速度 $v$ は，以下のように表される．

\[\begin{aligned} v & = v_0 - gt, \\ y & = v_0 t - \dfrac{1}{2}gt^2 \end{aligned}\]

各時刻の速度を描く． 長さの単位としてメートル m , 時間の単位として秒 s を（組立て単位を含めて）一貫して用いる．

重力加速度 $g = 9.8\;\mathrm{m/s^2}$

初速度を $v_0 = 10\;\mathrm{m/s}$ としよう．

各時刻の速度を描く．

using PyPlot
v0 = 10 # m/s
g = 9.8 # m/s^2

ts = 0:0.1:3 # s
vs = v0 .- g * ts
plt.plot(ts, vs)

各時刻の高さを描く．

ys = v0 * ts .- g * ts .^ 2 / 2
plt.plot(ts, ys)

この2つのグラフを，時刻を，共通の横軸にとって描こう．

fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(ts, vs)
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(ts, ys)

各軸に対して，描画範囲を指定する． 各軸オブジェクトに対して関数 set_xlim( または set_ylim( を用いる（関数 plt.xlim( または plt.ylim( は，軸オブジェクトに対して用いない）．

共通な下軸に対しては，元の軸オブジェクト ax1 に対して指定する． 左軸，右軸は，各軸のオブジェクトに対して指定する．

各軸にラベルをつけるには， 各軸オブジェクトに対して関数 set_xlabel( または set_ylabel( を用いる（関数 plt.xlabel( または plt.ylabel( は，軸オブジェクトに対して用いない）．

ax1.set_xlabel("time / s")
ax1.set_xlim(-0.3, 2.3)
ax1.set_ylim(-12, 12)
ax2.set_ylim(-6, 6)
ax1.set_ylabel("velocity / m s^-1")
ax2.set_ylabel("height / m")

各軸に対して，水平線 axvline や垂直線 axvline を描く．

時刻 $\dfrac{v_0}{g}$ で，速度が $0$ となり，最大の高さを取る様子が見える．

ax1.axvline(v0 / g, color = "k", lw = 0.5)
ax1.axvline(0, color = "k", lw = 0.5)
ax1.axhline(0, color = "k", lw = 0.5)

▲ 練習：鉛直上投げ自由落下運動

初速度 v0 を増減して描いてみよ．

●▼ ダブルYグラフに共通な凡例の作成

複数軸に共通な凡例を描くには，技巧が少々必要である．

まず，前節のプログラムをまとめて書こう． 2つの曲線に，色を指定しよう．

using PyPlot
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(ts, vs, "b", label = "velocity")
ax2.plot(ts, ys, "r", label = "height")
ax1.set_xlabel("time / s")
ax1.set_xlim(-0.3, 2.3)
ax1.set_ylim(-12, 12)
ax2.set_ylim(-6, 6)
ax1.set_ylabel("velocity / m s^-1")
ax2.set_ylabel("height / m")
ax1.axvline(10 / 9.8, color = "k", lw = 0.5)
ax1.axvline(0, color = "k", lw = 0.5)
ax1.axhline(0, color = "k", lw = 0.5)
PyObject <matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f48805cf820>

各軸に含まれる曲線の形状と凡例を， get_legend_handles_labels 関数を用いて，取り出す．

2つの軸に含まれる形状と凡例を，それぞれ結合する． 片方の軸に対して，結合した形状と凡例を追加する．

lns1, lbl1 = ax1.get_legend_handles_labels()
lns2, lbl2 = ax2.get_legend_handles_labels()
lns = [lns1; lns2]
lbls = [lbl1; lbl2]

ax2.legend(lns, lbls, loc = 0)

▲ 練習：ダブルYグラフ：鉛直上投げ自由落下運動

初速度 v0 を，色々変えて描け．

▼ 描画領域を縦横に分割する

グラフの描画領域を縦横に分割するには，plt.subplots(i,j) 関数を用いて，2つのデータ（オブジェクト）を取得する．

fig, axs=plt.subplots(i,j)

第1引数 i は縦方向の分割数， 第2引数 j は横報告の分割数を指定する． 左から右へ，上から下へ，1から順番に軸オブジェクトが作成される．

  • 最初の返り値 fig は，図の情報をオブジェクトである．
  • 次の返り値 axs は，軸オブジェクトの配列である．axs[k] は， k 番目の軸オブジェクトを表す．

▼ 花曲線を描くの例で $n > 0$ を増減して，各描画範囲に描画する．

using PyPlot
fig, axs = plt.subplots(2, 3)
ts = 0:pi/1800:2pi
for i = 1:6
   ax = axs[i]
   ax.set_aspect("equal")
   local n = i + 2
   local rs = cos.(n * ts)
   local xs = rs .* cos.(ts)
   local ys = rs .* sin.(ts)
   ax.plot(xs, ys)
   ax.set_xlim(-1.1, 1.1)
   ax.set_ylim(-1.1, 1.1)
   ax.set_xticks([])
   ax.set_yticks([])
end

Note

上のプログラムでは，軸オブジェクトの配列を表すのに axs と表記した．英語の軸 axis の複数形である axes という綴りも PyPlot パッケージで定義された名前であり，axes を書き換えてしまうと，描画の指令が期待通りにならなくなる．

Note

ax.set_xticks([]) は，ax のx軸の目盛位置を消去する．

軸を消去するには ax.axis("off") を使う．

using PyPlot
fig, axs = plt.subplots(2, 3)
ts = 0:pi/1800:2pi
for i = 1:6
   ax = axs[i]
   ax.set_aspect("equal")
   local n = i + 2
   local rs = cos.(n * ts)
   local xs = rs .* cos.(ts)
   local ys = rs .* sin.(ts)
   ax.plot(xs, ys)
   ax.set_xlim(-1.1, 1.1)
   ax.set_ylim(-1.1, 1.1)
   ax.axis("off")
end

▲ 練習：斜めに飛ばした球の軌跡

（力学の問題）

鉛直上向きに対して 角度 $b$をつけて投げた球が，重力のみを感じて運動するとき，その球の軌跡を描け．

最初は $b = 15^{\circ}$として描け．

次に，角度$b$を変えた場合を，1つのグラフに示せ．

余裕があれば，Jupyter NotebookのMarkdownセルを用いて，解き方や式などの文飾を加えよ．

▲ 練習：色々な連続曲線を描く

ここまで紹介した関数を使って，色々な連続曲線を描いてみよ． Jupyter notebookの Markdown セルを用いて，説明文も加えよ．

★ 今回のまとめ

  • Jupyter Notebookを用いたテキスト入力（Markdownセル）
  • 実数全域で定義された関数
    • 正弦・余弦関数
    • 楕円
    • 極座標で著された曲線
      • アルキメデスの渦
      • 花曲線
    • 指数関数
  • 正数を定義域とする関数
    • 平方根・立方根・冪乗根
    • 対数関数
  • 複数のグラフを描く方法
    • ダブルYグラフ
    • ダブルYグラフに共通な凡例の作成
    • 描画領域の分割