Pythonは、データ分析や機械学習の分野で広く利用されています。その中でも、MatplotlibとNumpyはデータの可視化と数値計算において非常に重要な役割を果たしています。
Matplotlibとは
MatplotlibはPythonでグラフを描画するためのライブラリです。折れ線グラフ、散布図、ヒストグラムなど、さまざまなグラフを描くことができます。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 1, 100)
y = x ** 2
plt.plot(x, y)
plt.show()
このコードは、0から1までの範囲を100等分したxに対して、y = x^2のグラフを描画します。
Numpyとは
NumpyはPythonで数値計算を効率的に行うためのライブラリです。大量のデータを高速に処理することができ、Matplotlibと組み合わせることでデータの可視化も容易になります。
import numpy as np
x = np.linspace(0, 1, 100)
print(x)
このコードは、0から1までの範囲を100等分した数列を生成します。
MatplotlibとNumpyの連携
MatplotlibとNumpyを組み合わせることで、数値計算結果を直接グラフに描画することができます。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 1, 100)
y = np.sin(x * np.pi)
plt.plot(x, y)
plt.show()
このコードは、0から1までの範囲を100等分したxに対して、y = sin(πx)のグラフを描画します。
以上、PythonのMatplotlibとNumpyを活用したデータ可視化について解説しました。これらのライブラリを理解し活用することで、データ分析や機械学習の作業がよりスムーズに進むでしょう。.