徹底的な学習: 散布図を描画するための matplotlib の高度なテクニックをマスターします。

上級ガイド: Matplotlib の高度な散布図描画スキルをマスターする

はじめに:
Matplotlib は、強力で柔軟で使いやすい描画ライブラリであり、豊富な機能を提供します。グラフィックス描画機能。中でも散布図はよく使われるデータ視覚化手法で、データ間の関係をより直観的に表示することができます。この記事では、Matplotlib で高度な散布図を描画するテクニックを紹介し、具体的なコード例を示します。

1. 基本的な散布図の描画
Matplotlib を使用して散布図を描画する前に、関連するライブラリとデータをインポートする必要があります。以下は、基本的な散布図の描画例です。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("Basic Scatter Plot")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图形
plt.show()

上記のコードを実行すると、x 軸と y 軸がそれぞれデータの 2 次元を表す基本的な散布図が生成されます。

2. 散布図のスタイルを調整する
パラメーターを変更して散布図のスタイルを調整し、グラフをより目を引くようにすることができます。一般的に使用されるパラメーター設定の一部を次に示します。

# 绘制散点图（修改参数）
plt.scatter(x, y, c='red', s=100, alpha=0.5, marker='o', edgecolors='black')

# 添加标题和标签
plt.title("Customized Scatter Plot")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图形
plt.show()

上記のコードでは、c パラメーターを使用して散布点の色を赤に設定し、s 散布点のサイズを設定するパラメータ。は 100、alpha パラメータは散布点の透明度を 0.5 に設定、marker パラメータは散布点の形状を 0.5 に設定します。円の場合、edgecolors パラメータは散布点の境界色を黒に設定します。

3. 複数セットの散布図を描画する
場合によっては、異なるデータ間の関係を示すために、複数セットの散布図を同時に描画する必要があります。以下は、複数の散布図セットを描画する例です。

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
x1 = np.random.randn(100)
y1 = np.random.randn(100)
x2 = np.random.randn(100)
y2 = np.random.randn(100)

# 绘制散点图（多组）
plt.scatter(x1, y1, c='red', label='Group 1')
plt.scatter(x2, y2, c='blue', label='Group 2')

# 添加标题和标签
plt.title("Multiple Scatter Plots")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

上記のコードでは、赤と青を使用して scatter 関数を複数回呼び出して、2 つの散布図セットを描画します。それぞれ表現します。 label パラメーターを使用して散布図の各セットのラベルを設定し、legend 関数を使用してグラフに凡例を追加します。

4. カラー マッピングを使用する
データに特定の意味がある場合、色を追加の次元として表すことができます。以下は、カラー マッピングを使用して散布図を描画する例です。

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
colors = np.random.rand(100)

# 绘制散点图（使用颜色映射）
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')

# 添加颜色映射说明
cbar = plt.colorbar()
cbar.set_label("Color")

# 添加标题和标签
plt.title("Scatter Plot with Color Mapping")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图形
plt.show()

上記のコードでは、c パラメーターを通じてカラー マッピングの基礎として配列を渡し、次にcmapパラメータは、使用されるカラー マッピング スキームを指定します。次に、colorbar 関数を使用して、カラー マッピング命令を追加します。

結論:
この記事の導入部を通じて、Matplotlib を使用して高度な散布図を描画する方法を学びました。スタイルの調整、複数セットの散布図の描画、カラー マッピングの使用などの手法を使用して、データ間の関係を示すことができます。この記事がデータ視覚化にお役に立てば幸いです。

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