要約
Pythonのデータ可視化ライブラリであるmatplotlibは、グラフ、チャート、図表などを描画するために広く使用されています。
データの分析や科学技術分野で特に重要な役割を果たしています。
豊富なプロットオプションとスタイルを備えており、グラフのデザイン性と視覚効果に優れています。
また、Pythonの他のライブラリとの統合性が高く、データ可視化の一つのスタンダードとして広く認知されています。
詳細内容
まずはじめに、matplotlibの基本的な使い方を紹介します。
以下のコードを実行すると、単純な線グラフが表示されます。
“`python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# データの準備
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)# グラフの描画
plt.plot(x, y)# グラフの表示
plt.show()
“`このコードを読み解いていきましょう。
1行目の“`import matplotlib.pyplot as plt“`は、matplotlibをプロットするためのサブパッケージpyplotをインポートし、略称としてpltという名前を与えています。
これによってpltという名前でパッケージにアクセスできます。
2行目の“`import numpy as np“`は、数値計算ライブラリであるnumpyをインポートし、略称としてnpという名前を与えています。
numpyは非常に多様な数値計算の機能を提供し、多次元配列や行列計算、乱数生成などに使用されます。
3行目の“`x = np.linspace(0, 10, 100)“`は、0から10までの範囲を100等分した座標軸の値を生成しています。
これをxという変数に代入しています。
4行目の“`y = np.sin(x)“`は、xに対応するsin(x)の値を求め、yという変数に代入しています。
6行目の“`plt.plot(x, y)“`は、xとyの配列を引数としてplot関数を呼び出し、それをグラフ化しています。
この場合は、x座標に対応するy座標を通る線グラフが描かれます。
8行目の“`plt.show()“`は、グラフを表示するための関数です。
plt.plot()で作成したグラフを画面上に表示します。
このように、matplotlibを用いる場合は、まずグラフの描画に必要なデータを用意し、そのデータを引数にしてplt.plot()関数を呼び出して、グラフを描画します。
最後にplt.show()関数を呼び出してグラフを表示します。
なお、上記コードはJupyter Notebookなどのノートブック環境でも同様に実行できます。
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