Matplotlibの紹介
MatplotlibはPythonのデータビジュアライゼーションライブラリで、統計的または数学的なデータや分析をさまざまなプロットに変換することができます。
Pyplotの使用
Matplotlibの多くのユーティリティはpyplotというサブモジュールにあり、通常はpltというエイリアスでインポートされます。以下に、位置(0,0)から位置(6,250)への線を描く例を示します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
xpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([0, 250])
plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()
散布図の作成
Pyplotを使用すると、scatter()関数を使用して散布図を描くことができます。scatter()関数は、各観測値に対して一つのドットをプロットします。x軸の値の配列とy軸の値の配列、それぞれ同じ長さの2つの配列が必要です。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
plt.scatter(x, y)
plt.show()
この観測は、13台の車が通過した結果です。X軸は車の年齢を示し、Y軸は車が通過したときの速度を示します。
まとめ
PythonとMatplotlibを使用すると、データを視覚化して理解しやすくすることができます。この記事では、基本的なプロットと散布図の作成方法を紹介しました。これらの技術を使って、自分自身のデータを視覚化し、より深い洞察を得ることができます。.