はじめに
この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使ってアニメーション付きの散布図を作成する方法を学びます。グラフの設定からアニメーションを GIF として保存するまで、すべてをカバーします。この実験が終わるとき、データを視覚化するために使える動作するアニメーション付きの散布図ができ上がります。
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、操作の検証を自動化することはできません。
学習中に問題に直面した場合は、Labby にお尋ねください。セッション後にフィードバックを提供してください。そうすれば、迅速に問題を解決します。
グラフの設定
アニメーション付きの散布図を作成する最初のステップは、グラフ自体を設定することです。これには必要なライブラリをインポートし、グラフと軸のオブジェクトを作成することが含まれます。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()
データの定義
次に、散布図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、0 から 10 までの単純な数字の配列を使用します。
x = np.linspace(0, 10)
散布図の作成
データがあるので、散布図を作成できます。これは、軸のオブジェクトに対して scatter 関数を呼び出し、x データを渡すことで行います。
scat = ax.scatter(1, 0)
アニメーションの作成
最後のステップは、アニメーションを作成することです。これは、animation モジュールの FuncAnimation 関数を使用して行います。この関数には、グラフオブジェクト、グラフを更新する関数、および使用するフレーム数など、いくつかの引数が必要です。
def animate(i):
scat.set_offsets((x[i], 0))
return scat,
ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, repeat=True,
frames=len(x) - 1, interval=50)
グラフの表示
これで、pyplot モジュールの show 関数を呼び出すことで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アニメーション付きの散布図を作成する方法を学びました。グラフの設定からアニメーションを GIF として保存するまですべてをカバーしました。この知識を使えば、あなたも自分だけのアニメーション付きの散布図を作成してデータを視覚化することができます。