Matplotlibでラグプロットを作成する方法は？

ラグプロットは、データの分布を視覚化するために使用されます。これは、単一の変数のデータのプロットであり、軸に沿ってマークとして表示されます。 Matplotlibでラグプロットを作成するには、次の手順を実行できます-

• 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。
• numpyを使用してx個のデータポイントを作成します。
• ガウスカーネルを使用したカーネル密度推定の表現を追加します。kde1 およびkde2 。
• figure（）を使用して、新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします メソッド。
• サブプロット配置の一部として、図に「ax1」を追加します。
• marker_size =20でラグプロットを作成します 。
• プロットx_eval、kde1（x_eval） およびkde2（x_eval） plot（）メソッドを使用したデータポイント。
• プロットに凡例を配置します。
• 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

例

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

x = np.array([-6, -4, 2, 1, 4], dtype=np.float)

kde1 = stats.gaussian_kde(x)
kde2 = stats.gaussian_kde(x, bw_method='silverman')

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, np.zeros(x.shape), 'b+', ms=20)

x_eval = np.linspace(-5, 5, num=10)
ax.plot(x_eval, kde1(x_eval), 'k-', label="Scott's Rule")
ax.plot(x_eval, kde2(x_eval), 'r-', label="Silverman's Rule")

plt.legend(loc='upper right')

plt.show()

出力

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