Pythonでのグラフ描画：種類と使用例

Pythonのmatplotlibライブラリは、データの可視化に非常に便利なツールです。以下に、いくつかの基本的なグラフの種類とその作成方法を紹介します。

折れ線グラフ

折れ線グラフは、データの変化を時間や順序に沿って視覚化するのに適しています。以下に、Pythonとmatplotlibを使用して折れ線グラフを作成する基本的なコードを示します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

散布図

散布図は、2つの変数間の関係を視覚化するのに役立ちます。以下に、Pythonとmatplotlibを使用して散布図を作成する基本的なコードを示します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

plt.scatter(x, y)
plt.show()

ヒストグラム

ヒストグラムは、データの分布を視覚化するのに役立ちます。以下に、Pythonとmatplotlibを使用してヒストグラムを作成する基本的なコードを示します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(1000)

plt.hist(data, bins=30)
plt.show()

円グラフ

円グラフは、全体に対する各部分の割合を視覚化するのに役立ちます。以下に、Pythonとmatplotlibを使用して円グラフを作成する基本的なコードを示します。

import matplotlib.pyplot as plt

sizes = [25, 20, 45, 10]
labels = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3', 'Category 4']

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.show()

以上のように、Pythonとmatplotlibを使用すると、さまざまな種類のグラフを簡単に作成することができます。これらの基本的なグラフの種類を理解し、適切に使用することで、データの理解を深め、より効果的なデータ分析を行うことができます。.