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この実験では、PythonのMatplotlibライブラリを使って水平棒グラフを作成する方法を学びます。水平棒グラフは、データを水平な棒として表示するグラフです。異なるカテゴリ間のデータを比較するのに便利です。
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、操作の検証を自動化することはできません。
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最初のステップは、必要なライブラリをインポートすることです。この実験では、numpy と matplotlib のライブラリを使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np棒グラフを作成する前に、コードを実行するたびに同じ結果が得られるようにするため、乱数シードを設定する必要があります。
np.random.seed(19680801)次のステップは、グラフと軸のオブジェクトを作成することです。グラフオブジェクトは、グラフが描画されるウィンドウまたはキャンバスであり、軸オブジェクトは実際のグラフです。
fig, ax = plt.subplots()このステップでは、グラフ用のデータを準備します。人々の名前、彼らのパフォーマンス、およびエラー率のリストを作成します。
people = ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim')
y_pos = np.arange(len(people))
performance = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))
error = np.random.rand(len(people))最後に、軸オブジェクトの barh() メソッドを使用して水平棒グラフを作成します。
ax.barh(y_pos, performance, xerr=error, align='center')グラフをより情報豊かにするために、ラベルやタイトルを追加したり、y軸を反転させたりすることでカスタマイズできます。
ax.set_yticks(y_pos, labels=people)
ax.invert_yaxis() ## labels read top-to-bottom
ax.set_xlabel('Performance')
ax.set_title('How fast do you want to go today?')最後に、pyplot オブジェクトの show() メソッドを呼び出してグラフを表示します。
plt.show()この実験では、PythonのMatplotlibを使って水平棒グラフを作成する方法を学びました。データの準備方法、グラフと軸オブジェクトの作成方法、およびグラフのカスタマイズ方法を見ました。また、軸オブジェクトの barh() メソッドと、pyplot オブジェクトの show() メソッドを使ってグラフを表示する方法についても学びました。
