はじめに
この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使って簡単な散布図を作成する方法を学びます。散布図は、2 つの変数の値を点の集合として表示するプロットの一種です。各点は 2 つの変数の値を表し、点の位置は 2 つの変数の値を表します。散布図は、変数間の関係を特定したり、外れ値を特定するのに役立ちます。
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。
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必要なライブラリをインポートする
このステップでは、散布図を作成するために必要なライブラリをインポートします。散布図の作成には Matplotlib ライブラリを、乱数データの生成には NumPy ライブラリを使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
乱数データを生成する
このステップでは、散布図用の乱数データを生成します。NumPy ライブラリを使って、各変数について 50 個のデータポイントを生成します。
np.random.seed(19680801)
N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
点のサイズと色を定義する
このステップでは、散布図の点のサイズと色を定義します。点のサイズと色について乱数値を生成するために、NumPy ライブラリを使用します。
colors = np.random.rand(N)
area = (30 * np.random.rand(N))**2
散布図を作成する
このステップでは、Matplotlib ライブラリを使って散布図を作成します。散布図を作成するためにscatter関数を使用し、点のサイズと色を指定します。
plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)
plt.show()
まとめ
この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使って簡単な散布図を作成する方法を学びました。NumPy ライブラリを使って散布図用の乱数データを生成し、点のサイズと色を定義し、Matplotlib ライブラリのscatter関数を使って散布図を作成しました。散布図は、変数間の関係を特定したり、外れ値を特定するのに役立ちます。