はじめに
この手順に従った実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使ってビジュアライゼーションを作成する方法を学びます。Matplotlib は、折れ線グラフ、散布図、ヒストグラムなど、幅広い種類のビジュアライゼーションを作成できるデータ可視化ライブラリです。この実験では、Matplotlib を使って簡単な散布図を作成します。
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、操作の検証を自動化することはできません。
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。そうすれば、迅速に問題を解決します。
ライブラリのインポート
ビジュアライゼーションを作成する前に、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、numpy と matplotlib.pyplot を使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
データの作成
次に、ビジュアライゼーションで使用するランダムなデータを作成します。この例では、numpy を使って 2 つのランダムなデータの配列を作成します。
## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
x = np.random.rand(20)
y = 1e7 * np.random.rand(20)
プロットの作成
データが用意できたので、Matplotlib を使ってプロットを作成します。この例では、plot() 関数を使って散布図を作成します。
fig, ax = plt.subplots()
plt.plot(x, y, 'o')
プロットのフォーマット
プロットをより読みやすくするために、Matplotlib のフォーマット関数を使ってフォーマットを設定できます。この例では、y 軸のラベルを数百万の値として表示するようにフォーマットします。
def millions(x):
return '$%1.1fM' % (x * 1e-6)
ax.fmt_ydata = millions
プロットの表示
最後に、Matplotlib の show() 関数を使ってプロットを表示できます。
plt.show()
まとめ
この実験では、Matplotlib を使って散布図を作成する方法を学びました。また、プロットのフォーマットを設定して表示する方法も学びました。Matplotlib は、幅広い種類のビジュアライゼーションを作成するために使用できる強力なライブラリです。