matplotlib 散布図描画の簡潔な手順を分析する

クイック スタート: matplotlib 散布図描画手順の分析

はじめに:
matplotlib は、さまざまな種類の散布図の描画に使用できる強力な Python データ視覚化ライブラリです。チャート。その中でも、散布図は、データ ポイント間の関係を示すためによく使用されるグラフの種類です。この記事では、matplotlib を使用して散布図を描画する手順と、読者がすぐに使い始めるのに役立つ具体的なコード例を紹介します。

ステップ 1: 必要なライブラリをインポートする
まず、matplotlib ライブラリと、使用する必要があるその他のライブラリをインポートする必要があります。 Python コードでは、次のように import キーワードを使用して必要なライブラリをインポートします。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

上記のコードは matplotlib.pyplot ライブラリをインポートし、後続の呼び出しを容易にするためにその名前を plt に変更します。同時に、関連する数値計算を容易にするために、numpy ライブラリもインポートし、名前を np に変更しました。

ステップ 2: データを準備する
散布図を描画する前に、描画するデータを準備する必要があります。通常、データは、x 座標と y 座標の 1 対 1 のペアとして存在します。便宜上、例として numpy ライブラリのランダム関数を使用してランダム データを生成できます。データを生成するサンプル コードは次のとおりです。

# 生成随机数据
np.random.seed(0)  # 设置随机种子，保证结果可复现
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

上記のコードは、50 個のランダムな x 座標値と 50 個のランダムな y 座標値を含むデータを生成します。

ステップ 3: 散布図を描画する
データを取得したら、matplotlib.pyplot ライブラリを使用して散布図を描画できます。散布図を描画する関数は、scatter() です。この関数は、2 つのパラメーター x と y を入力として渡す必要があります。以下は、散布図を描画するためのサンプル コードです。

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()

上記のコードは、50 個のランダムなデータ ポイントを含む散布図を描画します。このうち、plt.xlabel() 関数と plt.ylabel() 関数は x 軸と y 軸のラベルを設定するために使用され、plt.title() 関数はチャートのタイトルを設定するために使用されます。 plt.show() 関数はチャートを表示するために使用されます。

ステップ 4: 散布図をカスタマイズする
matplotlib には、散布図をカスタマイズするための豊富なパラメーターとオプションも用意されています。一般的に使用されるカスタマイズ オプションの例をいくつか示します:

1. ポイントのサイズを調整します:

   plt.scatter(x, y, s=50)  # 设置点的大小为50

2. ポイントの色を調整します:

   plt.scatter(x, y, c='r')  # 设置点的颜色为红色

3. カラー マップを追加:

   colors = np.random.rand(50)
   plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='rainbow')  # 使用彩虹色映射

4. マーカー形状を追加:

   plt.scatter(x, y, marker='s')  # 使用正方形标记

5. 凡例を追加:

   plt.scatter(x, y, label='Data')
   plt.legend()  # 显示图例

これらのカスタマイズ オプションを通じて、実際のニーズに応じて散布図をカスタマイズし、さまざまなニーズを満たすことができます。

概要:
この記事では、matplotlib ライブラリを使用して散布図を描画する方法を 4 つのステップで詳しく紹介し、具体的なコード例を示します。読者は、これらの手順と例に従って、matplotlib ライブラリを使用して散布図を描画する練習をし、理解を深め、習熟することができます。この記事が読者が matplotlib 散布図をすぐに使い始めるのに役立つことを願っています。

以上がmatplotlib 散布図描画の簡潔な手順を分析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。