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この手順に従った実験では、PythonのMatplotlibライブラリを使ってビジュアライゼーションを作成する方法を学びます。Matplotlibは、折れ線グラフ、散布図、ヒストグラムなど、幅広い種類のビジュアライゼーションを作成できるデータ可視化ライブラリです。この実験では、Matplotlibを使って簡単な散布図を作成します。
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。
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。
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ビジュアライゼーションを作成する前に、必要なライブラリをインポートする必要があります。この例では、numpyとmatplotlib.pyplotを使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np次に、ビジュアライゼーションで使用するランダムなデータを作成します。この例では、numpyを使って2つのランダムなデータの配列を作成します。
## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
x = np.random.rand(20)
y = 1e7 * np.random.rand(20)データが用意できたので、Matplotlibを使ってプロットを作成します。この例では、plot()関数を使って散布図を作成します。
fig, ax = plt.subplots()
plt.plot(x, y, 'o')プロットをより読みやすくするために、Matplotlibのフォーマット関数を使ってフォーマットを設定できます。この例では、y軸のラベルを数百万の値として表示するようにフォーマットします。
def millions(x):
return '$%1.1fM' % (x * 1e-6)
ax.fmt_ydata = millions最後に、Matplotlibのshow()関数を使ってプロットを表示できます。
plt.show()この実験では、Matplotlibを使って散布図を作成する方法を学びました。また、プロットのフォーマットを設定して表示する方法も学びました。Matplotlibは、幅広い種類のビジュアライゼーションを作成するために使用できる強力なライブラリです。
