キーワードを使ったプロット作成

はじめに

この実験では、Matplotlib の data キーワード引数を使用して、numpy.recarray または pandas.DataFrame データ形式を使用して変数に対応する文字列を使用してプロットを生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 タブに切り替えて、Jupyter Notebook を使用して練習します。

場合によっては、Jupyter Notebook が読み込み完了するまで数秒待つ必要があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題が発生した場合は、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。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

このステップでは、キーワードを使用してプロットを生成するために必要なライブラリをインポートします。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

シード値を設定する

このステップでは、結果を再現可能にするために、乱数生成器のシード値を設定します。

np.random.seed(19680801)

データを作成する

このステップでは、変数 a、b、c、および d の値を含む辞書 data を作成します。

data = {'a': np.arange(50),
        'c': np.random.randint(0, 50, 50),
        'd': np.random.randn(50)}

data['b'] = data['a'] + 10 * np.random.randn(50)
data['d'] = np.abs(data['d']) * 100

プロットを生成する

このステップでは、scatter() 関数の入力として data 辞書を使用して散布図を生成します。a、b、c、および d 変数に対応する文字列を使用してプロットを生成します。

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter('a', 'b', c='c', s='d', data=data)
ax.set(xlabel='entry a', ylabel='entry b')
plt.show()

プロットを解釈する

このステップでは、ステップ4で生成された散布図を解釈します。このプロットは、a と b の変数間の関係を示しており、各点の色を決定するために c 変数が、各点のサイズを決定するために d 変数が使用されています。x軸は entry a を表し、y軸は entry b を表します。

まとめ

この実験では、Matplotlibのdataキーワード引数を使って、numpy.recarrayまたはpandas.DataFrameのデータ形式を使って、変数に対応する文字列を使ってプロットを生成する方法を学びました。また、a、b、c、dの変数を使って散布図を解釈する方法も学びました。