デモ：タイトレイアウト

はじめに

この実験は、視覚化を作成するための Python ライブラリである Matplotlib の使用方法を段階的にガイドすることを目的としています。Matplotlib は、科学技術や工学の分野で人気のあるデータ視覚化ツールです。このチュートリアルでは、Matplotlib を使用して視覚化を作成するプロセスを説明します。

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Notebookタブに切り替え、Jupyter Notebook を開いて練習を行ってください。

時々、Jupyter Notebook の読み込みが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。

学習中に問題が発生した場合は、いつでも Labby に質問してください。セッション終了後にフィードバックを提供していただければ、迅速に問題を解決します。

Matplotlib のインポート

視覚化を作成する前に、Matplotlib をインポートする必要があります。

import matplotlib.pyplot as plt

ここでは、Matplotlib のpyplotモジュールをインポートし、pltというエイリアスを付けています。これは Matplotlib コミュニティで一般的な慣習です。

シンプルなプロットの作成

Matplotlib をインポートしたので、視覚化の作成を開始できます。まずはシンプルなプロットを作成してみましょう。

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.show()

ここでは、プロットの x 値と y 値を含む 2 つのリストxとyを作成しています。次に、plot関数を使用してxとyの折れ線グラフを作成します。最後に、show関数を使用してプロットを表示します。

プロットのカスタマイズ

基本的なプロットができたので、これをカスタマイズしてみましょう。

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, color='red', marker='o')
plt.title('My Plot')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.show()

ここでは、プロットにいくつかのカスタマイズを加えています。線の色を赤色に変更し、各データポイントに円形のマーカーを追加しています。また、プロットにタイトルと軸ラベルも追加しています。

複数のプロットの作成

同じグラフ内に複数のプロットを作成することもできます。

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('Plot 1')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('Plot 2')

plt.show()

ここでは、subplot関数を使用して、同じグラフ内に 2 つのプロットを横並びに作成しています。subplotには 3 つの引数を渡します。行数、列数、およびプロット番号です。その後、各サブプロットにプロットを作成します。

プロットの保存

プロットを作成したら、それをファイルに保存することができます。

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.title('My Plot')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.savefig('my_plot.png')

ここでは、savefig関数を使用して、プロットをmy_plot.pngという名前のファイルに保存しています。

まとめ

この実験では、Python で Matplotlib を使用して視覚化を作成する方法を学びました。まず Matplotlib をインポートし、シンプルなプロットを作成しました。次に、色を変更し、タイトルと軸ラベルを追加することでプロットをカスタマイズしました。また、同じグラフ内に複数のプロットを作成する方法と、プロットをファイルに保存する方法も学びました。