Matplotlib を使用して棒グラフ、ヒストグラム、散布図を描画する方法

Matplotlib は、さまざまなハードコピー形式およびさまざまなプラットフォーム上のインタラクティブ環境で出版品質のグラフィックスを生成できる Python 2D プロット ライブラリです。

前回の記事では、Matplotlib における凡例、タイトル、ラベルの導入について説明しましたが、今日から正式に絵を描き始めます。このチュートリアルでは、棒グラフ、ヒストグラム、散布図について説明します。まず棒グラフを見てみましょう。

Bar chart

import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar([1,3,5,7,9],[5,2,7,8,2], label="Example one")
plt.bar([2,4,6,8,10],[8,6,2,5,6], label="Example two", color='g')
plt.legend()
plt.xlabel('bar number')
plt.ylabel('bar height')
plt.title('Epic Graph\nAnother Line! Whoa')
plt.show()

plt.bar は棒グラフを作成します。明示的に色を選択しない場合、複数のプロットを作成しても、すべてのバーが同じように見えます。これにより、新しい Matplotlib カスタマイズ オプションを使用できるようになります。 g は緑、b は青、r は赤など、あらゆる種類の描画で色を使用できます。 #191970 などの 16 進数のカラー コードを使用することもできます。

次にヒストグラムについて説明します。ヒストグラムは、棒グラフと同様に、セグメントをグループ化することによって分布を示す傾向があります。この例としては、年齢グループやテストのスコアなどが考えられます。グループごとの年齢表示ではなく、20～25歳、25～30歳…というように年齢別に表示しています。以下に例を示します:

ヒストグラム

import matplotlib.pyplot as plt
population_ages = [22,55,62,45,21,22,34,42,42,4,99,102,110,120,121,122,130,111,115,112,80,75,65,54,44,43,42,48]
bins = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130]
plt.hist(population_ages, bins, histtype='bar', rwidth=0.8)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Interesting Graph\nCheck it out')
plt.legend()
plt.show()

結果のグラフは次のとおりです:

plt.hist の場合、まずすべての値を入力してから、それらの値をどのバケットまたはコンテナーに入れるかを指定する必要があります。この例では、多数の年齢をプロットし、10 歳刻みで表示したいと考えました。バーの幅を 0.8 に設定しますが、バーをより広くまたはより狭くしたい場合は、別の幅を選択できます。

次に、散布図を紹介します。散布図は、相関関係やグループ化を調べるために 2 つの変数を比較するためによく使用されます。3 次元でプロットする場合は 3 つが使用されます。

#散布図

散布図のサンプル コード:

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
y = [5,2,4,2,1,4,5,2]
plt.scatter(x,y, label='skitscat', color='k', s=25, marker="o")
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Interesting Graph\nCheck it out')
plt.legend()
plt.show()

結果は次のようになります:

ヒント:

plt.scatter を使用すると、x と y を描画できるだけでなく、使用するマーカーの色、サイズ、タイプを決定することもできます。

以上がMatplotlib を使用して棒グラフ、ヒストグラム、散布図を描画する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。