はじめに
このチュートリアルでは、Matplotlib を使って配列の疎パターンをプロットする方法を学びます。疎パターンとは、配列内の非ゼロ要素の分布を指します。Matplotlib のspy関数を使って疎パターンをプロットします。
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。
必要なライブラリのインポート
必要なライブラリである NumPy と Matplotlib をインポートして始めましょう。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ランダムな配列の作成
次に、numpy.random.randn関数を使って次元 (20, 20) のランダムな配列を作成します。また、いくつかの要素をゼロに設定して疎行列を作成します。
np.random.seed(19680801)
x = np.random.randn(20, 20)
x[5, :] = 0.
x[:, 12] = 0.
サブプロットの作成
次に、subplots関数を使って 2x2 のサブプロットのグリッドを作成します。これにより、配列の疎パターンを視覚化するための 4 つのプロットが得られます。
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
ax1 = axs[0, 0]
ax2 = axs[0, 1]
ax3 = axs[1, 0]
ax4 = axs[1, 1]
疎パターンのプロット
配列の疎パターンをプロットするためにspy関数を使います。markersizeやprecisionなどのさまざまなパラメータを使ってプロットをカスタマイズします。
ax1.spy(x, markersize=5)
ax2.spy(x, precision=0.1, markersize=5)
ax3.spy(x)
ax4.spy(x, precision=0.1)
プロットの表示
最後に、show関数を使ってプロットを表示します。
plt.show()
まとめ
このチュートリアルでは、Matplotlib を使って配列の疎パターンをプロットする方法を学びました。spy関数を使って疎パターンを視覚化し、さまざまなパラメータを使ってプロットをカスタマイズしました。また、サブプロットを作成し、show関数を使ってプロットを表示する方法も学びました。