今回は統計学などで良く利用される散布図をPythonのMatplotlibを使って描画する方法を解説します。
散布図以外のグラフに関しても以下の記事で解説していますので、あわせてご覧ください。
散布図を描画する scatter
matplotlibを使って散布図を作成するにはscatterメソッドを使用します。
scatterの使い方
第1、第2引数にプロットしたいデータのリストを渡します。
plt.scatter(x, y, marker = "o", c = "b", s = 50, label= "data 1")それ以外のパラメータは以下の通りです。
パラメータ
マーカーの形状を指定します。
marker = "o"マーカーの色を指定します。
c = "b"マーカーのサイズを指定します。
s = 50マーカーのラベルを指定します。
label= "data 1"
ポチップ
作成したソースコード
作成したソースコードは以下の通りです。
ランダムなデータ100個を2セット描画するコードです。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
a = []
b = []
x = []
y = []
plt.figure(figsize = (6, 6))
#表示するデータを生成
for i in range(100):
a.append(random.uniform(0, 10))
b.append(random.uniform(0, 10))
x.append(random.uniform(0, 10))
y.append(random.uniform(0, 10))
#散布図を描画
plt.scatter(a, b, marker = "o", c = "b", s = 50, label= "data 1")
plt.scatter(x, y, marker = "x", c = "k", s = 50, label= "data 2")
plt.xlabel("x_axis", fontsize = 14) #X軸ラベル
plt.ylabel("y_axis", fontsize = 14) #Y軸ラベル
plt.xticks(size = 14) #X軸目盛りのサイズ
plt.yticks(size = 14) #Y軸目盛りのサイズ
plt.legend(fontsize = 14) #凡例を表示
plt.show()
ポチップ
実行結果
実行結果は以下の通りです。
引数で渡したデータがマーカーで正しくプロットされました。
散布図は以下のように機械学習の分類問題などの可視化にも有効です。
ポチップ
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まとめ
今回はMatplotlibのscatterメソッドを使って散布図を描画する方法を解説しました。データの分布を可視化するのに役立ちますので、ぜひ活用してみてください。
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それでは、また次の記事でお会いしましょう。
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参考
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