Pythonチャート描画の実践事例と経験の共有

Python チャート作成の実践事例と経験の共有

はじめに:

データ分析と視覚化がさまざまな分野で広く応用される中、Python は、強力なデータ処理および視覚化ツールであり、ますます注目と使用が高まっています。この記事では、Python チャート描画におけるいくつかの実践的なケースと経験を共有し、読者が特定のコード例を通じて Python 描画スキルとメソッドをよりよく習得できるようにします。

1. 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変化を表示する一般的なグラフの種類です。 Python の Matplotlib ライブラリを使用すると、さまざまなスタイルの折れ線グラフを簡単かつ迅速に描画できます。以下は折れ線グラフを描画するための簡単なサンプル コードです:

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 13, 15, 18, 20]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y, 'b-', label='line')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('Line Chart')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')

# 显示图例
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

2. 棒グラフの描画

ヒストグラムは、異なるカテゴリまたはグループ間の数値を比較するのに適しています。 Python では、Matplotlib ライブラリの bar 関数を使用して棒グラフを簡単に描画できます。以下はヒストグラムを描画するための簡単なサンプル コードです:

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 13, 15, 18, 20]

# 绘制柱状图
plt.bar(x, y)

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('Bar Chart')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')

# 显示图表
plt.show()

3. 散布図の描画

散布図は 2 つの変数間の関係を示すために使用され、データの観察に適しています。分布と傾向。 Python の Matplotlib ライブラリは、散布図を描画するための scatter 関数を提供します。以下は、散布図を描画するための簡単なサンプル コードです:

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 13, 15, 18, 20]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('Scatter Plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')

# 显示图表
plt.show()

4. 円グラフの描画

円グラフは、さまざまなカテゴリの比率を表示するために使用されるグラフの一種です。 Python で Matplotlib ライブラリの pie 関数を使用すると、円グラフを簡単に描画できます。以下は、円グラフを描画するための簡単なサンプル コードです:

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
sizes = [15, 30, 20, 10, 25]

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

# 设置标题
plt.title('Pie Chart')

# 显示图表
plt.show()

概要:

この記事では、Python でグラフを描画するための一般的な実践例と経験の共有を紹介し、特定のコードを通じて読者を支援します。例 さまざまなチャートを描画するテクニックと方法をよりよく理解し、習得します。もちろん、上記の例は氷山の一角にすぎず、Python にはデータ視覚化に使用できる他にも多くの強力なライブラリや関数があります。この記事を共有することで、読者の皆様がデータ分析と可視化の能力をさらに向上できることを願っています。

以上がPythonチャート描画の実践事例と経験の共有の詳細内容です。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。