はじめに
Matplotlib は Python で人気のあるデータ可視化ライブラリです。様々な種類のプロットやチャートを作成するために使用できます。Matplotlib が提供する関数の 1 つに matshow() があり、これは 2 次元行列または配列を色分けされた画像として可視化するために使用できます。この実験では、matshow() を使用して 2 次元配列を可視化する手順を説明します。
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 Notebook タブに切り替え、Jupyter Notebook を開いて練習を行ってください。
時には、Jupyter Notebook の読み込みが完了す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。
学習中に問題が発生した場合は、Labby に質問してください。セッション終了後にフィードバックを提供していただければ、迅速に問題を解決します。
必要なライブラリをインポートする
matshow() を使用するには、Matplotlib ライブラリをインポートする必要があります。また、可視化用の 2 次元配列を作成するために NumPy も使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
2 次元配列を作成する
次に、NumPy を使用して 2 次元配列を作成します。この例では、0 から 14 までの値を持つ対角行列を作成します。
a = np.diag(range(15))
matshow() を使用して 2 次元配列を可視化する
これで、matshow() を使用して 2 次元配列を色分けされた画像として可視化できます。
plt.matshow(a)
plt.show()
可視化結果を解釈する
matshow() によって生成された可視化では、2 次元配列の各値が色で表されます。Matplotlib でデフォルトで使用されるカラーマップは、青から赤へのグラデーションで、青は最も低い値を、赤は最も高い値を表します。この特定の可視化では、行列の対角線が白で表示されており、これは対角線上の値が行列内で最も高いことを示しています。
まとめ
この実験では、Matplotlib の matshow() を使用して 2 次元配列を色分けされた画像として可視化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 NumPy を使用して 2 次元配列を作成し、最後に matshow() を使用して配列を可視化しました。可視化結果を解釈することで、2 次元配列の値と構造についての洞察を得ることができます。