matplotlib plot()

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概要

データの可視化で、matplotlibの機能の説明になります

参考のページ / tutorial:

https://matplotlib.org/tutorials/introductory/sample_plots.html#sphx-glr-tutorials-introductory-sample-plots-py

必要なimport

#
import numpy as np
import numpy.random as random
import scipy as sp

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import seaborn as sns

plot()

Line plot

#  plot
import numpy.random as random

#　シード値の固定
random.seed(0)
x = np.random.randn(30)
y =  np.random.randn(30)
# plot
plt.plot(x, y, "o")

# title
plt.title("Title Name")
# Xの座標名
plt.xlabel("X")
# Yの座標名
plt.ylabel("Y")
# gridの表示
plt.grid(True)

plot + sin 波形

#
x = np.linspace(-10, 10,100)
plt.plot(x, np.sin(x)) 

散布図

scatter()

#
import numpy.random as random

#　シード値の固定
random.seed(0)
# x軸のデータ
x = np.random.randn(30)
# y軸のデータ
y =  np.random.randn(30)
plt.scatter(x, y)

# title
plt.title("Title Name")
# Xの座標名
plt.xlabel("X")
# Yの座標名
plt.ylabel("Y")
# gridの表示
plt.grid(True)

hist()

ヒストグラム

# histogram
random.seed(0)
plt.hist(np.random.randn(10**5)*10 + 50, bins=60,range=(20,80))
plt.grid(True)

pie()

円グラフ

#
labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
fracs = [15, 30, 45, 10]
size=(9,5) 
plt.figure(figsize=size,dpi=100)
plt.pie(fracs, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True)
plt.subplots_adjust(left=0,right=0.7)
plt.axis('equal')