matplotlibを使用してPythonで正弦関数を作成するにはどうすればよいですか?
Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。データの視覚化は、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。
Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できます。
Pythonで書かれています。これは、Pythonの数値PythonパッケージであるNumpyを使用して作成されています。
Pythonは、以下のコマンドを使用してWindowsにインストールできます-
pip install matplotlib
Matplotlibの依存関係は-
ですPython ( greater than or equal to version 3.4) NumPy Setuptools Pyparsing Libpng Pytz Free type Six Cycler Dateutil
Matplotlibを使用して正弦関数をプロットにプロットする方法を理解しましょう-
例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(0.0, 4.0, 0.1) y = 2 + np.sin(2 * np.pi * data) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(data, y) ax.set(xlabel='x-axis data', ylabel='y-axis data',title='A simple plot') ax.grid() plt.show()
出力
説明
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必要なパッケージがインポートされ、使いやすさのためにそのエイリアスが定義されています。
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データはNumPyパッケージを使用して作成されます。
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「フィギュア」機能を使用して空のフィギュアを作成します。
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「サブプロット」機能は、3つの異なるプロットのアウトラインを作成するために使用されます。
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データは「プロット」機能を使用してプロットされます。
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集合関数は、「X」軸と「Y」軸のラベルを提供するために使用されます。
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プロットのタイトルが定義されています。
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「表示」機能を使用してコンソールに表示されます。
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Seabornでfactorplotを使用してPythonでデータを視覚化するにはどうすればよいですか?
Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。カスタマイズされたテーマと高レベルのインターフェースが付属しています。 棒グラフ関数は、カテゴリ変数と連続変数の間の関係を確立します。データは長方形のバーの形式で表され、バーの長さはその特定のカテゴリのデータの割合を示します。 ポイントプロットはバープロットに似ていますが、フィルバーを表す代わりに、データポイントの推定値は、他の軸上の特定の高さのポイントで表されます。 カテゴリデータは、ポイントプロットまたはfactorplotと呼ばれる高レベルの関数を使用して、カテゴリ散布図または2つの別々のプロットを使用して視覚化できます。
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PythonのSeabornライブラリで棒グラフをどのように使用できますか?
Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。カスタマイズされたテーマと高レベルのインターフェースが付属しています。 以前のプロットでは、データセット全体をグラフにプロットしました。バープロットの助けを借りて、データの分布の中心傾向を理解することができます。 棒グラフ関数は、カテゴリ変数と連続変数の間の関係を確立します。データは長方形のバーの形式で表され、バーの長さはその特定のカテゴリのデータの割合を示します。 「タイタニック」データセットを使用してバープロットを理解しましょう- 例 import pandas as pd import seaborn as sb from m