Matplotlib による線グラフの紹介 | Python プログラミング

はじめに

この実験では、Matplotlib を使って線グラフを作成する方法を学びます。線グラフは、直線で結ばれたデータポイントを表すために使用できる基本的なビジュアライゼーションです。Python の Matplotlib ライブラリを使って線グラフを作成します。

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。

時々、Jupyter Notebook が読み込み終わるまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証は自動化できません。

学習中に問題がある場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。

これは Guided Lab です。学習と実践を支援するためのステップバイステップの指示を提供します。各ステップを完了し、実践的な経験を積むために、指示に注意深く従ってください。過去のデータによると、この初級レベルの実験の完了率は 87%です。学習者から 98% の好評価を得ています。

まず、Matplotlib ライブラリと、使用するその他のライブラリをインポートする必要があります。この例では、NumPy ライブラリもインポートして、線グラフ用のサンプルデータを生成します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

次に、プロットするサンプルデータを生成します。この例では、2 つの配列xとyを作成します。ここでxはデータポイントの x 座標を表し、yは y 座標を表します。

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

サンプルデータができたので、Matplotlib ライブラリのplot関数を使って線グラフを作成できます。plot関数にはxとyの配列を引数として渡します。

plt.plot(x, y)

x 軸と y 軸にラベルを付け、グラフにタイトルを付け、凡例を追加することで、グラフをカスタマイズできます。また、線のスタイルや色も変更できます。

plt.plot(x, y, linestyle='--', color='red', label='sin(x)')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Line Plot')
plt.legend()

最後に、show関数を呼び出すことでグラフを表示できます。Jupyter ノートブックを使用している場合は、show関数を呼び出す必要はありません。グラフは自動的に表示されます。

plt.show()

この実験では、Matplotlib を使って線グラフを作成する方法を学びました。必要なライブラリをインポートし、サンプルデータを生成し、線グラフを作成し、グラフをカスタマイズし、グラフを表示しました。線グラフは、直線の線分で結ばれたデータポイントを表すための便利なビジュアライゼーション方法です。