はじめに
データ可視化において、誤差棒はデータポイントの不確定性または変動性を示すために使用されます。Matplotlib は、Python における人気のあるデータ可視化ライブラリであり、誤差棒に対する組み込みのサポートを提供しています。この実験では、Matplotlib を使用して極座標で誤差棒プロットを作成する方法を学びます。
VM のヒント
VM の起動が完了した後、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、操作の検証は自動化できません。
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。
必要なライブラリをインポートする
このステップでは、極座標軸上に誤差棒プロットを作成するための必要なライブラリをインポートします。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
データを作成する
このステップでは、誤差棒プロット用のデータを作成します。NumPy を使って、theta 値の配列と対応する半径値の配列を作成します。
theta = np.arange(0, 2 * np.pi, np.pi / 4)
r = theta / np.pi / 2 + 0.5
グラフとサブプロットを作成する
このステップでは、誤差棒プロット用のグラフとサブプロットを作成します。
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = fig.add_subplot(projection='polar')
誤差棒を作成する
このステップでは、極座標軸上に誤差棒を作成します。半径方向と theta 方向の誤差棒を作成するために、errorbar()関数を使用します。
ax.errorbar(theta, r, xerr=0.25, yerr=0.1, capsize=7, fmt="o", c="seagreen")
タイトルを設定してグラフを表示する
このステップでは、グラフのタイトルを設定し、show()関数を使って表示します。
ax.set_title("Pretty Polar Error Bars")
plt.show()
重なり合う theta 誤差棒を作成する
このステップでは、出力グラフの読み取りやすさを低下させる方法を示すために、重なり合う theta 誤差棒を作成します。
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = fig.add_subplot(projection='polar')
ax.errorbar(theta, r, xerr=5.25, yerr=0.1, capsize=7, fmt="o", c="darkred")
ax.set_title("Overlapping Theta Error Bars")
plt.show()
大きな半径の誤差棒を作成する
このステップでは、データに不要なスケールを引き起こし、表示範囲を狭める方法を示すために、大きな半径の誤差棒を作成します。
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = fig.add_subplot(projection='polar')
ax.errorbar(theta, r, xerr=0.25, yerr=10.1, capsize=7, fmt="o", c="orangered")
ax.set_title("Large Radius Error Bars")
plt.show()
まとめ
この実験では、Matplotlib を使って極座標で誤差棒グラフを作成する方法を学びました。グラフとサブプロットを作成し、errorbar()関数を使って半径方向と theta 方向の誤差棒を作成しました。また、重なり合う theta 誤差棒が読み取りやすさを低下させる方法と、大きな半径の誤差棒がデータに不要なスケールを引き起こす方法を示しました。