すぐに始めましょう: Python でチャートを描画するための基本的なチュートリアル

クイック スタート: Python でチャートを描画するための基本チュートリアル

はじめに:
データ視覚化の世界では、チャートを描画することは重要なスキルです。 Python は、グラフ作成を簡単かつ楽しくするための多くのライブラリとツールを提供する強力なプログラミング言語です。この記事では、Python の基本的なチャート描画スキルを紹介し、具体的なコード例を示します。早速始めましょう！

1. 準備
Python を使用してグラフを描画する前に、matplotlib ライブラリをインストールする必要があります。これは、豊富な視覚化機能とツールのセットを提供する、広く使用されているグラフ作成ライブラリです。次のコマンドを使用して matplotlib をインストールできます:

pip install matplotlib

2. 折れ線グラフを描画する
折れ線グラフは、時間の経過に伴うデータの傾向を示す一般的に使用されるグラフの種類です。以下は、1 週間の 1 日あたりのユーザー訪問数を示す簡単な例です。

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
days = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
visits = [100, 120, 90, 80, 95, 130, 110]

# 绘制折线图
plt.plot(days, visits)

# 设置标题和轴标签
plt.title("Daily Visits")
plt.xlabel("Day")
plt.ylabel("Visits")

# 显示图表
plt.show()

上記のコードを実行すると、1 日あたりのユーザー訪問数を示す折れ線グラフが表示されます。

3. 棒グラフを描画する
棒グラフは、異なるカテゴリまたはグループ間のデータを比較するために使用できます。次の例は、3 つの都市の住宅の平均価格を示しています。

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
cities = ['New York', 'London', 'Tokyo']
prices = [3400, 2500, 3800]

# 绘制条形图
plt.bar(cities, prices)

# 设置标题和轴标签
plt.title("Average House Prices")
plt.xlabel("City")
plt.ylabel("Price")

# 显示图表
plt.show()

4. 散布図を描画します
散布図は、2 つの変数間の関係を示すことができます。次の例は、生徒の数学のスコアと物理のスコアの関係を示しています:

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
math_scores = [85, 90, 92, 88, 79, 95, 87, 92, 78, 82]
physics_scores = [79, 82, 78, 85, 88, 90, 92, 85, 89, 92]

# 绘制散点图
plt.scatter(math_scores, physics_scores)

# 设置标题和轴标签
plt.title("Math vs. Physics Scores")
plt.xlabel("Math Score")
plt.ylabel("Physics Score")

# 显示图表
plt.show()

5. 円グラフを描く
円グラフは、さまざまなカテゴリの割合を示すことができます。次の例は、3 つの交通手段の使用を示しています。

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
labels = ['Car', 'Bus', 'Bike']
usage = [70, 15, 15]

# 绘制饼图
plt.pie(usage, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

# 设置标题
plt.title("Transportation Usage")

# 显示图表
plt.show()

結論:
この記事では、Python でチャートを描画する基本的なスキルを紹介し、具体的なコード例を示します。これらの基本を学ぶことで、独自のデータ視覚化の旅を始めることができます。この記事があなたのお役に立てば幸いです。また、Python チャートの世界を楽しんでいただければ幸いです。

以上がすぐに始めましょう: Python でチャートを描画するための基本的なチュートリアルの詳細内容です。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。