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データ可視化では、散布図を使って2つの変数間の関係を示します。また、ヒストグラムは単一の変数の分布を示すのに便利です。このチュートリアルでは、PythonのMatplotlibライブラリを使ってヒストグラム付きの散布図を作成する方法を学びます。
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このステップでは、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
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatableこのステップでは、散布図に使用するためのランダムなデータを作成します。
np.random.seed(19680801)
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)このステップでは、ステップ2のランダムなデータを使って散布図を作成します。
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5.5, 5.5))
ax.scatter(x, y)
ax.set_aspect(1.)このステップでは、mpl_toolkits.axes_grid1 からの make_axes_locatable を使って、x と y の変数に対するヒストグラムを作成します。
divider = make_axes_locatable(ax)
ax_histx = divider.append_axes("top", 1.2, pad=0.1, sharex=ax)
ax_histy = divider.append_axes("right", 1.2, pad=0.1, sharey=ax)
ax_histx.xaxis.set_tick_params(labelbottom=False)
ax_histy.yaxis.set_tick_params(labelleft=False)
binwidth = 0.25
xymax = max(np.max(np.abs(x)), np.max(np.abs(y)))
lim = (int(xymax/binwidth) + 1)*binwidth
bins = np.arange(-lim, lim + binwidth, binwidth)
ax_histx.hist(x, bins=bins)
ax_histy.hist(y, bins=bins, orientation='horizontal')
ax_histx.set_yticks([0, 50, 100])
ax_histy.set_xticks([0, 50, 100])このステップでは、ヒストグラム付きの散布図を表示します。
plt.show()このチュートリアルでは、PythonのMatplotlibライブラリを使ってヒストグラム付きの散布図を作成する方法を学びました。まず必要なライブラリをインポートし、次に散布図用のランダムなデータを作成しました。次に、make_axes_locatableを使って散布図とヒストグラムを作成しました。最後に、グラフを表示しました。
