クイック スタート: Python で統計グラフを描画する

タイトル: クイック スタート: Python を使用した統計チャートの描画、具体的なコード例付き

記事:

統計チャートの描画はデータ分析とデータです視覚化は重要なリンクの 1 つです。 Python は強力で習得しやすいプログラミング言語として、Matplotlib や Seaborn などのさまざまな描画ライブラリを提供します。この記事では、Python を使用して一般的なさまざまな統計グラフを描画する方法を、具体的なコード例を通して紹介します。

1. 折れ線グラフ

折れ線グラフは、時間の経過、カテゴリ、またはその他の変数の傾向を示すために使用される最も一般的な統計グラフの 1 つです。以下は、Matplotlib ライブラリを使用して折れ線グラフを描画するためのサンプル コードです。

import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 7, 12, 9]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("折线图示例")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")

# 显示图表
plt.show()

2. 棒グラフ

棒グラフは、異なるデータ間のデータ サイズを比較するためによく使用されます。カテゴリー。以下は、Matplotlib ライブラリを使用してヒストグラムを描画するためのサンプル コードです。

import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
x = ["A", "B", "C", "D", "E"]
y = [10, 15, 7, 12, 9]

# 绘制柱状图
plt.bar(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("柱状图示例")
plt.xlabel("类别")
plt.ylabel("数值")

# 显示图表
plt.show()

3. pie chart

円グラフは、データの比率や比例関係を表すためによく使用されます。以下は、Matplotlib ライブラリを使用して円グラフを描画するためのサンプル コードです。

import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
labels = ["A", "B", "C", "D"]
sizes = [30, 20, 25, 15]

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

# 添加标题
plt.title("饼图示例")

# 显示图表
plt.show()

4. 散布図

散布図は、2 つの変数間の関係を表すために使用されます。以下は、Seaborn ライブラリを使用して散布図を描画するためのサンプル コードです。

import seaborn as sns

# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 7, 12, 9]

# 绘制散点图
sns.scatterplot(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("散点图示例")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")

# 显示图表
plt.show()

上記のサンプル コードでは、一般的な統計グラフの種類とその機能のごく一部のみをカバーしています。 Python の描画ライブラリには、より多くのオプションと機能が用意されており、特定のニーズに応じてさらに学習し、実践することができます。

概要:

この記事では、Python を使用して統計グラフを描画する方法を、具体的なコード例を通して紹介します。これらの基本的なスキルと手法を学ぶことで、ニーズに応じてさまざまな種類の統計グラフを自由に作成し、データをより適切に表示および分析できるようになります。この記事が統計グラフの学習の一助になれば幸いです。

以上がクイック スタート: Python で統計グラフを描画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。