Matplotlib によるデータ可視化チュートリアル

Beginner

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はじめに

このチュートリアルでは、Python の Matplotlib ライブラリを使って簡単なグラフを作成する方法を説明します。Matplotlib は、科学計算において広く使われるデータ可視化ライブラリで、Python で静的、アニメーション、インタラクティブな可視化を作成することができます。

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

グラフを作成する前に、必要なライブラリをインポートする必要があります。この場合、numpymatplotlib.pyplot をインポートする必要があります。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

データを生成する

グラフ用のデータを生成する必要があります。この例では、2 つの配列 ts を生成します。

t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s = 1 + np.sin(2 * np.pi * t)

グラフを作成する

データがあるので、グラフを作成できます。まず、plt.subplots() を使ってグラフと軸のオブジェクトを作成します。その後、ax.plot() を使ってデータをプロットします。

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)

ラベルとタイトルを追加する

ax.set() を使って、x 軸と y 軸にラベルを追加し、グラフにタイトルを追加することができます。

ax.set(xlabel='time (s)', ylabel='voltage (mV)', title='About as simple as it gets, folks')

グリッドを追加する

最後に、ax.grid() を使ってグラフにグリッドを追加することができます。

ax.grid()

グラフを表示する

グラフを表示するには、plt.show() を使用します。

plt.show()

まとめ

このチュートリアルでは、Matplotlib を使って簡単なグラフを作成する方法を学びました。まず必要なライブラリをインポートし、グラフ用のデータを生成し、グラフを作成し、ラベルとタイトルを追加し、グリッドを追加しました。Matplotlib は Python でビジュアライゼーションを作成する強力なライブラリであり、このチュートリアルはその使い方の始まりにすぎません。