Matplotlibでサンプルデータから確率密度関数をプロットする方法

概要

サンプルデータから確率密度関数をプロットするには、NumPyでx軸・y軸のデータポイントを生成し、Matplotlibのplot()メソッドで描画するのが一般的です。ここでは、ガウス関数（正規分布に似た釣り鐘型の曲線）を例に、その基本的な手順をわかりやすく解説します。

手順

• numpyを使ってxとpのデータポイントを作成します。
• plot()メソッドでxとpのデータポイントをプロットします。
• xlim()メソッドでX軸の表示範囲を設定します。
• 図を表示するにはshow()メソッドを使用します。

コード例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
x = np.arange(-100, 100)
p = np.exp(-x ** 2)
plt.plot(x, p)
plt.xlim(-20, 20)
plt.show()

コードの解説

まず、np.arange(-100, 100)によって-100から99までの整数配列xを生成します。次に、np.exp(-x ** 2)で各xに対応するガウス型の確率密度関数pを計算します。plt.rcParamsの設定により、図のサイズを7.00×3.50インチに指定し、レイアウトを自動調整しています。

最後に、plt.xlim(-20, 20)でX軸の表示範囲を-20から20に制限することで、曲線の変化が最も分かりやすい中心部分を拡大して表示できます。この範囲を変更すれば、グラフの見え方を自由に調整可能です。

出力結果