データ可視化 | 誤差棒サブサンプリングチュートリアル

はじめに

データ可視化において、誤差棒をプロットしてデータの不確定性や変動性を示すことは、時には便利です。ただし、似たような誤差を持つデータポイントが多い場合、プロットが雑になり解釈が難しくなることがあります。そのような場合、誤差棒サブサンプリングを使用することができます。これにより、データポイントのサブセットにのみ誤差棒を描画することができます。このチュートリアルでは、Matplotlibのerrorbar関数を使用して、データに誤差棒サブサンプリングを適用する方法を示します。

VMのヒント

VMの起動が完了した後、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。

Jupyter Notebookの読み込みには数秒かかる場合があります。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。すぐに問題を解決いたします。

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlotCustomizationGroup(["Plot Customization"]) python(("Python")) -.-> python/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) 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"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) 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") matplotlib/PlotCustomizationGroup -.-> matplotlib/legend_config("Legend Configuration") 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-48715{{"Matplotlib を使った誤差棒のサブサンプリング"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48715{{"Matplotlib を使った誤差棒のサブサンプリング"}} python/comments -.-> lab-48715{{"Matplotlib を使った誤差棒のサブサンプリング"}} matplotlib/error_bars -.-> lab-48715{{"Matplotlib を使った誤差棒のサブサンプリング"}} python/tuples -.-> lab-48715{{"Matplotlib を使った誤差棒のサブサンプリング"}} matplotlib/legend_config -.-> lab-48715{{"Matplotlib を使った誤差棒のサブサンプリング"}} python/importing_modules -.-> lab-48715{{"Matplotlib を使った誤差棒のサブサンプリング"}} python/numerical_computing -.-> lab-48715{{"Matplotlib を使った誤差棒のサブサンプリング"}} python/data_visualization -.-> lab-48715{{"Matplotlib を使った誤差棒のサブサンプリング"}} end

ライブラリのインポートとデータの生成

まず、必要なライブラリをインポートして、使用するサンプルデータを生成する必要があります。この例では、データの生成にnumpyを、可視化にmatplotlibを使用します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## example data
x = np.arange(0.1, 4, 0.1)
y1 = np.exp(-1.0 * x)
y2 = np.exp(-0.5 * x)

## example variable error bar values
y1err = 0.1 + 0.1 * np.sqrt(x)
y2err = 0.1 + 0.1 * np.sqrt(x/2)

すべての誤差棒をプロットする

次に、サブサンプリングなしでerrorbar関数を使用してすべての誤差棒をプロットします。これがベースラインのプロットとなります。

fig, ax = plt.subplots()

ax.set_title('All Errorbars')
ax.errorbar(x, y1, yerr=y1err, label='y1')
ax.errorbar(x, y2, yerr=y2err, label='y2')

ax.legend()
plt.show()

6番目の誤差棒ごとにサブサンプリングする

次に、誤差棒サブサンプリングを適用して、6番目の誤差棒のみをプロットしましょう。これは、errorbar関数のerroreveryパラメータを使用することで行えます。

fig, ax = plt.subplots()

ax.set_title('Every 6th Errorbar')
ax.errorbar(x, y1, yerr=y1err, errorevery=6, label='y1')
ax.errorbar(x, y2, yerr=y2err, errorevery=6, label='y2')

ax.legend()
plt.show()

2番目の系列を3だけシフトする

場合によっては、データの異なる部分に誤差棒サブサンプリングを適用したい場合があります。これは、erroreveryパラメータにタプルを指定することで行うことができます。たとえば、2番目の系列に誤差棒サブサンプリングを適用し、3つのデータポイントだけシフトさせましょう。

fig, ax = plt.subplots()

ax.set_title('Second Series Shifted by 3')
ax.errorbar(x, y1, yerr=y1err, label='y1')
ax.errorbar(x, y2, yerr=y2err, errorevery=(3, 6), label='y2')

ax.legend()
plt.show()

まとめ

このチュートリアルでは、Matplotlibのerrorbar関数を使って、データに誤差棒サブサンプリングを適用する方法を学びました。erroreveryパラメータを使うことで、データポイントのサブセットにのみ誤差棒を選択的にプロットすることができ、これによりグラフをより読みやすく解釈しやすくすることができます。