Matplotlib での誤差棒可視化のマスター

はじめに

このチュートリアルでは、Matplotlibのerrorbar()関数の基本的な使い方を説明します。errorbar()関数は、グラフに誤差棒を描画するために使用されます。誤差棒は、グラフ内のデータポイントの変動性または不確定性を示します。この関数は、x方向とy方向の両方で誤差棒を描画するために使用できます。

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、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題がある場合は、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。私たちは迅速に問題を解決いたします。

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) python(("Python")) -.-> python/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") python/BasicConceptsGroup -.-> python/comments("Comments") matplotlib/PlottingDataGroup -.-> matplotlib/error_bars("Error Bars") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/numerical_computing("Numerical Computing") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48716{{"基本的な誤差棒関数"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48716{{"基本的な誤差棒関数"}} python/comments -.-> lab-48716{{"基本的な誤差棒関数"}} matplotlib/error_bars -.-> lab-48716{{"基本的な誤差棒関数"}} python/tuples -.-> lab-48716{{"基本的な誤差棒関数"}} python/importing_modules -.-> lab-48716{{"基本的な誤差棒関数"}} python/numerical_computing -.-> lab-48716{{"基本的な誤差棒関数"}} python/data_visualization -.-> lab-48716{{"基本的な誤差棒関数"}} end

必要なライブラリをインポートする

まず、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、matplotlib と numpy を使用します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

サンプルデータを作成する

次に、グラフで使用するサンプルデータを作成します。この例では、numpy.arange() 関数を使用して、0.1 から 4 までの値の配列を作成し、ステップ幅は 0.5 とします。その後、numpy.exp() 関数を使用して、配列内の各値の指数関数を計算します。

## example data
x = np.arange(0.1, 4, 0.5)
y = np.exp(-x)

グラフを描画する

これでサンプルデータが用意できたので、errorbar() 関数を使ってグラフを描画できます。最初の 2 つのパラメータとして x と y の配列を渡します。その後、xerr と yerr パラメータをそれぞれ使って、x 方向の誤差を 0.2、y 方向の誤差を 0.4 と指定します。

fig, ax = plt.subplots()
ax.errorbar(x, y, xerr=0.2, yerr=0.4)
plt.show()

グラフを分析する

得られたグラフは、x 値の関数として y 値を表示し、両方向の変動性を示す誤差棒が付きます。x の誤差棒は 0.2 単位の長さで、y の誤差棒は 0.4 単位の長さになります。

まとめ

このチュートリアルでは、Matplotlib の errorbar() 関数の基本的な使い方を示しました。errorbar() 関数は、グラフ内のデータポイントの変動性や不確定性を示すための便利なツールです。このチュートリアルで示された手順に従えば、簡単に Matplotlib のグラフに誤差棒を追加することができます。