カスタマイズ可能な散布図の可視化

はじめに

このチュートリアルでは、PythonのMatplotlibを使って、マーカーの色とサイズを変えた散布図を作成する方法を学びます。

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。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

必要なライブラリであるMatplotlibとNumpyをインポートして始めましょう。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

データを読み込む

yahoo csvデータから、mpl-data/sample_dataディレクトリにあるdate、open、high、low、close、volume、adj_closeのフィールドを持つnumpyレコード配列を読み込みます。レコード配列は、日付列に日単位('D')のnp.datetime64として日付を格納します。

import matplotlib.cbook as cbook

price_data = cbook.get_sample_data('goog.npz')['price_data'].view(np.recarray)
price_data = price_data[-250:]  ## get the most recent 250 trading days

散布図用の値を計算する

散布図用にdelta1、volume、およびcloseの値を計算します。

delta1 = np.diff(price_data.adj_close) / price_data.adj_close[:-1]

## Marker size in units of points^2
volume = (15 * price_data.volume[:-2] / price_data.volume[0])**2
close = 0.003 * price_data.close[:-2] / 0.003 * price_data.open[:-2]

散布図を作成する

計算した値を使って、マーカーの色とサイズを変えた散布図を作成します。

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(delta1[:-1], delta1[1:], c=close, s=volume, alpha=0.5)

ax.set_xlabel(r'$\Delta_i$', fontsize=15)
ax.set_ylabel(r'$\Delta_{i+1}$', fontsize=15)
ax.set_title('Volume and percent change')

ax.grid(True)
fig.tight_layout()

plt.show()

まとめ

PythonのMatplotlibを使って、マーカーの色とサイズを変えた散布図を作成する方法を学びました。必要なライブラリをインポートしてから、データを読み込み、散布図用の値を計算し、散布図を作成するまでの手順を踏みました。