線グラフの作成

はじめに

この実験では、Python の 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、線上にデータポイントを表示する方法です。特定のデータセットの時間経過に伴う傾向を示すために使用されます。

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 が読み込み完了す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、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題に遭遇した場合は、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。私たちは迅速に問題を解決いたします。

ライブラリのインポート

まず、必要なライブラリをインポートする必要があります。線グラフを作成するために、matplotlib.pyplot ライブラリを使用します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

データの作成

次に、線グラフにプロットするデータを作成する必要があります。NumPy を使って、線に対するいくつかのランダムなデータポイントを作成します。

x = np.linspace(0, 10)

線グラフの作成

これで、matplotlib.pyplot の plot() 関数を使って線グラフを作成できます。Solarized Light カラースキームの異なる色を使って 8 つのランダムな線をプロットします。

with plt.style.context('Solarize_Light2'):
    plt.plot(x, np.sin(x) + x + np.random.randn(50))
    plt.plot(x, np.sin(x) + 2 * x + np.random.randn(50))
    plt.plot(x, np.sin(x) + 3 * x + np.random.randn(50))
    plt.plot(x, np.sin(x) + 4 + np.random.randn(50))
    plt.plot(x, np.sin(x) + 5 * x + np.random.randn(50))
    plt.plot(x, np.sin(x) + 6 * x + np.random.randn(50))
    plt.plot(x, np.sin(x) + 7 * x + np.random.randn(50))
    plt.plot(x, np.sin(x) + 8 * x + np.random.randn(50))

ラベルとタイトルの追加

xlabel()、ylabel()、および title() 関数を使って、線グラフにラベルとタイトルを追加できます。

plt.title('8 Random Lines - Line')
plt.xlabel('x label', fontsize=14)
plt.ylabel('y label', fontsize=14)

グラフの表示

最後に、show() 関数を使って線グラフを表示できます。

plt.show()

まとめ

この実験では、Python の 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、いくつかのデータを作成し、plot() 関数を使って線グラフを作成しました。グラフにラベルとタイトルを追加し、show() 関数を使って表示しました。