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 のヒント
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。
必要なライブラリをインポートする
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
サンプルデータを生成する
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)
線グラフを作成する
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)
グラフをカスタマイズする
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()
グラフを表示する
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()
まとめ
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。