今日は、Matplotlib を学んだ。
色々グラフが描けて面白い。
■AIを学ぶ為の本格Python講座
PY20_Matplotlib
PY21_Matplotlib_いろいろな可視化
今日学んだこと
データを可視化するライブラリの有名どころに
Matplotlib
Seaborn
がある。
Matplotlib
いろんなデータをグラフ化等、可視化する。
画像データの分析ができる。
みんなに良く使われていて、機能が豊富
Seaborn
統計データに強い
グラフの見た目が良い。
Pandasと相性が良い。
なので、
通常使いはMatplotlib
人に見せるグラフを作るときはseabornと使い分けたらよい
Matplotlib
折れ線グラフ
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
1つ目の引数は横軸、2つ目は、縦軸の値になる。
plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3])
色を変える。
赤線になる。
x=np.linspace(0,10,1000)
plt.plot(x,np.cos(x),color='red')
点線にする。
x=np.linspace(0,10,1000)
plt.plot(x,np.cos(x),color='red',linestyle='-.')
スタイルなど、どのようなオプションがあるかは、
チュートリアルサイトで確認できる。
https://matplotlib.org/stable/tutorials/index.html
散布図
折れ線グラフ同様にplt.plot()で可視化できる。
marker='o で各値に点を打つ。
散布図は、線は必要ないので、linestyleは空にする。
x=np.linspace(0,10,40)
plt.plot(x,np.cos(x),marker='o',linestyle='')
linestyleを指定して、線と点を両方描くこともできる。
x=np.linspace(0,10,40)
plt.plot(x,np.cos(x),marker='o',linestyle='-')
plt.scatter()で、より複雑な散布図を描ける。
値ごとに色、サイズを変えることができる。
plt.scatter(
np.random.randn(100),
np.random.randn(100),
c=np.random.randn(100),
s=np.random.randn(100)*200,
alpha=0.5
)
※alphaは透明度
密度
plt.contour ⇒3次元のデータを表現するのに便利。
複雑なものも表現できる。
def f(x,y):
return np.cos(x) ** 10 + np.sin(10+y*x)*np.sin(x)
x=np.linspace(0,5,50)
y=np.linspace(0,5,40)
X,Y=np.meshgrid(x,y)
Xが横軸、Yが縦軸、f(X,Y）は高さのイメージ
plt.contour(X,Y,f(X,Y))
plt.contourの代わりにplt.contourfを使うと
等高線ではなく、色分けで値を表現できる。
def f(x,y):
return np.cos(x) ** 10 + np.sin(10+y*x)*np.sin(x)
x=np.linspace(0,5,50)
y=np.linspace(0,5,40)
X,Y=np.meshgrid(x,y)
plt.contourf(X,Y,f(X,Y))
ヒストグラム
plt.hist(np.random.randn(1000))
何もしないとデフォルトで、10個のグループに分ける
binsを使って、分割数を変更できる。
plt.hist(np.random.randn(1000), bins=50)
勉強時間
今日： 0.5時間
総勉強時間： 34.5時間
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