はじめに
このチュートリアルでは、Python で人気のあるデータ可視化ツールである Matplotlib ライブラリの基本的な使い方を紹介します。Matplotlib は、折れ線グラフ、散布図、棒グラフなどの可視化を作成できるライブラリです。
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。
Jupyter Notebook の読み込みには数秒かかる場合があります。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。
必要なライブラリのインポート
まず、必要なライブラリをインポートします。可視化を作成するために、matplotlib ライブラリの pyplot モジュールを使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
単純な折れ線グラフの作成
X 軸の値が 0 から 5 の範囲で、対応する Y 軸の値を持つ単純な折れ線グラフを作成します。pyplot モジュールによって提供される plot 関数を使用して折れ線グラフを作成します。
## Creating X-axis values
x = np.arange(0, 5, 0.1)
## Creating Y-axis values
y = np.sin(x)
## Creating a line plot
plt.plot(x, y)
## Adding title and labels to the plot
plt.title('Simple Line Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
## Displaying the plot
plt.show()
散布図の作成
0 から 5 の範囲の X 軸の値と対応する Y 軸の値を持つ散布図を作成します。pyplot モジュールによって提供される scatter 関数を使用して散布図を作成します。
## Creating X-axis values
x = np.arange(0, 5, 0.1)
## Creating Y-axis values
y = np.sin(x)
## Creating a scatter plot
plt.scatter(x, y)
## Adding title and labels to the plot
plt.title('Scatter Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
## Displaying the plot
plt.show()
棒グラフの作成
0 から 5 の範囲の X 軸の値と対応する Y 軸の値を持つ棒グラフを作成します。pyplot モジュールによって提供される bar 関数を使用して棒グラフを作成します。
## Creating X-axis values
x = np.arange(0, 5, 0.1)
## Creating Y-axis values
y = np.sin(x)
## Creating a bar plot
plt.bar(x, y)
## Adding title and labels to the plot
plt.title('Bar Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
## Displaying the plot
plt.show()
円グラフの作成
異なるデータポイントを表す 5 つのセクションを持つ円グラフを作成します。pyplot モジュールによって提供される pie 関数を使用して円グラフを作成します。
## Creating data for the pie chart
data = [10, 20, 30, 25, 15]
## Creating labels for the pie chart
labels = ['Data 1', 'Data 2', 'Data 3', 'Data 4', 'Data 5']
## Creating a pie chart
plt.pie(data, labels=labels)
## Adding title to the plot
plt.title('Pie Chart')
## Displaying the plot
plt.show()
まとめ
このチュートリアルでは、Matplotlib ライブラリを使用して、折れ線グラフ、散布図、棒グラフ、円グラフなどの基本的なビジュアライゼーションを作成する方法を学びました。これらのビジュアライゼーションを作成するために、matplotlib ライブラリの pyplot モジュールを使用しました。Matplotlib は、Python における強力なデータビジュアライゼーションツールであり、さまざまなビジュアライゼーションを作成するために使用できます。