matplotlib を使用してさまざまなタイプのグラフを描画する例を学びます

Matplotlib を使用してさまざまなチャートを描画するインスタンス学習

はじめに:
データ分析とデータ視覚化の分野では、Matplotlib は非常に強力な Python ライブラリです。データをより深く理解して表示するのに役立つ、さまざまなタイプのチャートやプロット関数が提供されます。この記事では、例を通して Matplotlib を使用してさまざまなグラフを描画する方法を学び、対応するコード例を示します。

1. 折れ線グラフ:
折れ線グラフは一般的なデータ視覚化方法であり、時間の経過に伴うデータの傾向やその他の連続変数を表示するために使用されます。以下は、折れ線グラフを描画する簡単な例です。

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 设置标题和标签
plt.title("Line Plot")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图表
plt.show()

2. 棒グラフ:
棒グラフは、通常、さまざまなカテゴリのデータを比較するために使用されます。以下はヒストグラムを描く簡単な例です:

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = ["A", "B", "C", "D", "E"]
y = [10, 7, 12, 8, 5]

# 绘制柱状图
plt.bar(x, y)

# 设置标题和标签
plt.title("Bar Plot")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图表
plt.show()

3. 散布図:
散布図は 2 つの変数間の関係を示すために使用されます。以下は、散布図を描画する簡単な例です。

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 设置标题和标签
plt.title("Scatter Plot")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图表
plt.show()

4. 円グラフ:
円グラフは、データの相対的な割合を表示するために使用されます。以下は円グラフを描画する簡単な例です:

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
labels = ["A", "B", "C", "D", "E"]
sizes = [20, 30, 10, 15, 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()

5. 箱ひげ図:
箱ひげ図は、最小値、最大値、中央値を含むデータの統計分布を表示するために使用されます。値、数字、四分位数など以下は箱ひげ図を描画する簡単な例です:

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
data = [10, 15, 20, 25, 30, 35, 40]

# 绘制箱线图
plt.boxplot(data)

# 设置标题和标签
plt.title("Box Plot")
plt.ylabel("Value")

# 显示图表
plt.show()

結論:
この記事では、Matplotlib を使用して折れ線グラフ、縦棒グラフ、散布図などのさまざまなグラフを描画する方法を例を通して学びました。チャート、円グラフ、箱ひげ図。これらのグラフは、データをより深く理解し、表現するのに役立ち、データ分析とデータ視覚化において重要な役割を果たします。この記事が Matplotlib とデータ視覚化の学習に役立つことを願っています。

(注: この記事に示されているコードは単純な例であり、実際のアプリケーションでは、特定のニーズに合わせてさらに多くの設定や調整が必要になる場合があります。)

以上がmatplotlib を使用してさまざまなタイプのグラフを描画する例を学びますの詳細内容です。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。