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Matplotlibは、Pythonにおける人気のあるデータ可視化ライブラリです。データの探索と提示に役立つ様々なカスタマイズ可能なプロットやグラフを提供します。この実験では、Matplotlibを使ってカテゴリ変数をプロットする方法を学びます。
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。
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最初のステップは、Matplotlibライブラリをインポートすることです。また、サンプルデータを生成するためにnumpyライブラリも使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np次に、プロットするためのサンプルデータを準備します。異なる果物の個数を含む辞書を作成し、その後、キーと値を別々のリストに抽出します。
data = {'apple': 10, 'orange': 15, 'lemon': 5, 'lime': 20}
names = list(data.keys())
values = list(data.values())棒グラフは、カテゴリデータを表示するのに適した方法です。bar関数を使って棒グラフを作成することができます。
plt.bar(names, values)
plt.title('Fruit Counts')
plt.xlabel('Fruit')
plt.ylabel('Count')
plt.show()2つのカテゴリ変数間の関係を示すために、散布図も作成できます。この場合、同じ果物データを使用し、個数にいくらかのランダムノイズを加えて、2番目の変数を作成します。
noise = np.random.rand(len(values)) * 5
plt.scatter(names, values + noise)
plt.title('Fruit Counts with Noise')
plt.xlabel('Fruit')
plt.ylabel('Count')
plt.show()折れ線グラフは、カテゴリ変数が時間の経過とともにどのように変化するかを示すために使用できます。この例では、さまざまな活動中の猫と犬の幸せ度に関するデータを使用します。
cat = ["bored", "happy", "bored", "bored", "happy", "bored"]
dog = ["happy", "happy", "happy", "happy", "bored", "bored"]
activity = ["combing", "drinking", "feeding", "napping", "playing", "washing"]
plt.plot(activity, dog, label="dog")
plt.plot(activity, cat, label="cat")
plt.title('Happiness Levels')
plt.xlabel('Activity')
plt.ylabel('Happiness')
plt.legend()
plt.show()この実験では、Matplotlibを使ってカテゴリ変数をプロットする方法を学びました。異なる種類のカテゴリデータを視覚化するために、棒グラフ、散布図、折れ線グラフを作成しました。軸のラベル、タイトル、凡例をカスタマイズすることで、データを効果的に伝えるための情報豊富で視覚的に魅力的なプロットを作成できます。
