matplotlib を使用してデータセットの散布図の実用的なアプリケーションを実現する

実践的な演習: Matplotlib を使用してデータ セットの散布図を描画する

Matplotlib は、Python で一般的に使用される描画ライブラリの 1 つです。さまざまな種類のチャートが描画されます。その中でも、散布図は 2 つの変数間の関係を示すためによく使用されるデータ視覚化方法です。この記事では、Matplotlib を使用してデータ セットの散布図を描画する方法を紹介し、具体的なコード例を添付します。

まず、Matplotlib ライブラリをインストールする必要があります。 pip コマンドを使用して、次のステートメントを実行してインストールできます。

pip install matplotlib

インストールが完了したら、Matplotlib ライブラリをインポートし、散布図の描画を開始できます。

import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟数据集
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [5, 4, 3, 2, 1]

# 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')

# 显示图像
plt.show()

上記のコードは、まず Matplotlib ライブラリをインポートし、次に 2 つのリスト x と y をシミュレートされたデータ セットとして定義します。次に、散布関数を使用して散布図を描画し、x と y をパラメータとして渡します。

画像を描画した後、関数 title、xlabel、ylabel を呼び出してタイトルと軸のラベルを追加します。このうち、title 関数はグラフのタイトルを追加するために使用され、xlabel 関数と ylabel 関数はそれぞれ x 軸と y 軸のラベルを追加するために使用されます。

最後に、show 関数を呼び出して画像を表示します。

コードを実行すると、新しいウィンドウがポップアップして散布図が表示されます。図の各点の横軸は x リストの対応する要素を表し、縦軸は y リストの対応する要素を表します。ドットの色とサイズは、実際のニーズに応じてカスタマイズできます。

単純な散布図に加えて、必要に応じて凡例、カラー マップなどの他の要素を追加することもできます。以下は、もう少し複雑なサンプル コードです。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 模拟数据集
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)
sizes = np.random.randint(10, 100, 100)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, cmap='viridis')

# 添加颜色条
plt.colorbar()

# 添加标题和标签
plt.title('Scatter Plot with Colorbar')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 显示图像
plt.show()

上記のコードでは、NumPy ライブラリのランダム モジュールを使用して、よりランダムなデータを生成し、c および を通じてポイントの色と色を指定します。それぞれのパラメータ、サイズ。 cmap パラメーターを使用して、カラーマップ (カラーマップ) を色に追加して、画像をよりカラフルにすることもできます。

さらに、 colorbar 関数を使用して、色の変化の範囲を表すカラー バーを追加します。

上記のサンプル コードを通じて、Matplotlib ライブラリを柔軟に使用して、実際のニーズに応じてさまざまな形式の散布図を描画し、データ セットの視覚的な分析を実現できます。

要約すると、この記事では Matplotlib を使用してデータ セットの散布図を描画する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。読者が実践を通じて Matplotlib の使い方をマスターし、より豊かでパーソナライズされたデータの視覚化を実現できることを願っています。

以上がmatplotlib を使用してデータセットの散布図の実用的なアプリケーションを実現するの詳細内容です。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。