すぐにマスター: Python を使用してさまざまなタイプのグラフを描画します。特定のコード例が必要です
はじめに:
データの視覚化は、データ分析と分析において重要な役割を果たします。のデータプレゼンテーションキャラクター。 Python は人気のあるプログラミング言語として、さまざまなタイプのグラフを簡単に描画できる豊富なライブラリとツールを備えています。この記事では、Python を使用していくつかの一般的なグラフを描画する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。
1. 折れ線グラフ
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ために使用される一般的なグラフです。 Python で matplotlib ライブラリを使用して折れ線グラフを描画できます。
次は、折れ線グラフを描画するための簡単なコード例です:
import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = [1, 2, 3, 4, 5, 6] y = [10, 15, 7, 12, 18, 5] # 绘制折线图 plt.plot(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("Line Chart") plt.xlabel("X-axis") plt.ylabel("Y-axis") # 显示图表 plt.show()
2. 棒グラフ
棒グラフは、さまざまなカテゴリを比較する一般的な方法です。 matplotlib ライブラリを Python で使用してヒストグラムを描画できます。
次は、ヒストグラムを描画するための簡単なコード例です:
import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = ['A', 'B', 'C', 'D'] y = [32, 45, 15, 67] # 绘制柱状图 plt.bar(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("Bar Chart") plt.xlabel("X-axis") plt.ylabel("Y-axis") # 显示图表 plt.show()
3. 散布図
散布図は、2 次元データ間の関係を示す一般的な表示方法です。 Python で matplotlib ライブラリを使用して散布図を描画できます。
次は、散布図を描画するための簡単なコード例です:
import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = [1, 2, 3, 4, 5, 6] y = [10, 15, 7, 12, 18, 5] # 绘制散点图 plt.scatter(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("Scatter Plot") plt.xlabel("X-axis") plt.ylabel("Y-axis") # 显示图表 plt.show()
4. 円グラフ
円グラフは、カテゴリ データの割合を示すさまざまなグラフを表示する一般的な方法です。 Python で matplotlib ライブラリを使用して円グラフを描画できます。
次は、円グラフを描画するための簡単なコード例です:
import matplotlib.pyplot as plt # 数据 labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] sizes = [30, 40, 20, 10] # 绘制饼图 plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') # 添加标题 plt.title("Pie Chart") # 显示图表 plt.show()
概要:
この記事では、Python を使用して折れ線グラフ、縦棒グラフ、散布図を描画する方法を紹介します。円グラフのメソッドを説明し、具体的なコード例を示します。これらの例を学ぶことで、読者は Python を使用してデータを視覚化し、必要に応じて関連するグラフを描画する方法をすぐに理解できます。この記事が、読者がデータ分析とデータ表示に Python をより適切に適用するのに役立つことを願っています。
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