はじめに
この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使って対数棒グラフを作成する方法を学びます。対数棒グラフは、データセットの値のサイズが非常に異なり、よりバランスの良い方法で可視化したい場合に便利です。
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。すぐ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。この場合、matplotlib.pyplot と numpy のライブラリを使用します。pyplot ライブラリを使って棒グラフを作成し、numpy ライブラリを使ってデータを操作します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
データの定義
次に、棒グラフに使用するデータを定義する必要があります。この例では、タプルのタプルを使用します。各内側のタプルには 2 つの値が含まれています。最初の値は x 軸の値を表し、2 番目の値は y 軸の値を表します。
data = ((3, 1000), (10, 3), (100, 30), (500, 800), (50, 1))
棒グラフの作成
これで、棒グラフを作成する準備が整いました。まず、棒の幅と x 軸上の位置を設定するのに役立ついくつかの変数を定義します。
dim = len(data[0])
w = 0.75
dimw = w / dim
次に、subplots() メソッドを使ってグラフと軸のオブジェクトを作成します。そして、for ループを使ってデータセットの各値を反復処理し、それぞれに対して棒を作成します。
fig, ax = plt.subplots()
x = np.arange(len(data))
for i in range(len(data[0])):
y = [d[i] for d in data]
b = ax.bar(x + i * dimw, y, dimw, bottom=0.001)
対数スケールと互換性のない高さ 0 の棒がないように、bottom パラメータを 0.001 に設定します。
グラフのカスタマイズ
x 軸と y 軸にラベルを付け、y 軸の目盛りを対数に設定することで、グラフの外観をカスタマイズできます。
ax.set_xticks(x + dimw / 2, labels=map(str, x))
ax.set_yscale('log')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
グラフの表示
最後に、show() メソッドを使ってグラフを表示できます。
plt.show()
まとめ
この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使って対数棒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、データを定義し、棒グラフを作成し、それをカスタマイズし、表示するまでの手順を踏みました。対数棒グラフは、値の範囲が広いデータを視覚化するための便利な方法であり、それらの違いをより明確に見るのに役立ちます。