matplotlib を使用して散布図を作成するための初心者ガイド

matplotlib は、Python で最も一般的に使用されるデータ視覚化ライブラリの 1 つです。折れ線グラフ、棒グラフ、散布図など、さまざまなプロット オプションが提供されます。この記事では、matplotlib を使用して散布図を描画する方法を説明し、初心者がすぐに使い始めるのに役立つ具体的なコード例を示します。

1. matplotlib モジュールをインポートする

matplotlib を使用して散布図の描画を開始する前に、まず関連する Python モジュールをインポートする必要があります。コードは次のとおりです。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

このうち、データの分析と処理には、pandas モジュールを使用する必要があります。散布図を描画するには、matplotlib.pyplot モジュールを使用する必要があります。

2. データの準備

散布図を描画するには、一連の 2 次元座標データが必要です。ここでは、pandas モジュールの DataFrame オブジェクトを使用してデータを保存します。サンプル コードは次のとおりです:

data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [7.2, 6.4, 9.5, 8.1, 7.7]})

ここでは、DataFrame オブジェクト データを作成し、2 つの列 x と y を含み、各列には 5 つのデータが含まれていますポイント。理解しやすいように、辞書形式でデータを作成します。

3. 散布図の描画

データを使用して、matplotlib.pyplot を使用して散布図の描画を開始できます。コードは次のとおりです。

plt.scatter(data['x'], data['y'])
plt.show()

上記のコードでは、plt.scatter() 関数はデータを散布図にマップし、plt.show() 関数は画面にグラフィックを表示します。

コードを実行すると、単純な散布図が正常に描画されます。

4. 散布図スタイルを変更する

データに加えて、matplotlib はさまざまな視覚化のニーズを満たすさまざまな描画オプションも提供します。たとえば、必要に応じて散布図の色、サイズ、形状などを柔軟に変更できます。サンプル コードは次のとおりです。

plt.scatter(data['x'], data['y'], color='red', marker='x', s=80)
plt.show()

上記のコードでは、色、マーカー、および s パラメーターを使用して散布図のスタイルを変更します。つまり、散布図は次のような赤い X 字型の散布図になります。 80のサイズ。

5. 軸ラベルの追加

散布図を解釈しやすくするために、x 軸と y 軸にラベルを追加する必要があります。 xlabel() 関数と ylabel() 関数を呼び出すことで、座標軸にラベルをすばやく追加できます。サンプル コードは次のとおりです:

plt.scatter(data['x'], data['y'], color='red', marker='x', s=80)
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')
plt.show()

6. 軸のスケールと範囲を変更します

場合によっては、次に、座標軸の範囲を変更するか、より分かりやすいスケールを表示する必要があります。 xlim() 関数と ylim() 関数を呼び出すことにより、座標軸の範囲を正確に変更できます。同時に、xticks() 関数と yticks() 関数を使用して、目盛りの位置とラベルをカスタマイズできます。

7. 結論

以上がこの記事で紹介した内容ですが、この記事を学ぶことで初心者でも matplotlib を使って散布図を描き、用途に応じて柔軟に変更する方法を理解できるようになります。グラフィックスタイル。同時に、matplotlib モジュールの習熟度を高めるために、学習プロセス中にさらに練習することをお勧めします。

以上がmatplotlib を使用して散布図を作成するための初心者ガイドの詳細内容です。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。