Pythonでのデータ可視化：matplotlib.pyplot.show()の使い方

Pythonのデータ可視化ライブラリであるmatplotlibには、作成したグラフを表示するための関数matplotlib.pyplot.show()があります。この関数は、作成した全てのグラフを表示するために使用されます。

以下に、matplotlib.pyplot.show()を使用した基本的なコードの例を示します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# データ生成
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x + np.random.randn(100)

# プロット
plt.plot(x, y, label="test")

# 凡例の表示
plt.legend()

# プロット表示(設定の反映)
plt.show()

このコードでは、まずnumpyを用いてデータを生成し、matplotlibのplot関数でデータをプロットしています。その後、legend関数で凡例を表示し、最後にshow関数でプロットを表示しています。

また、matplotlibには複数のグラフを一つのページにプロットする機能もあります。以下にその例を示します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# データ生成
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# プロット領域(Figure, Axes)の初期化
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax1 = fig.add_subplot(131)
ax2 = fig.add_subplot(132)
ax3 = fig.add_subplot(133)

# 棒グラフの作成
ax1.bar([1,2,3],[3,4,5])
ax2.barh([0.5,1,2.5],[0,1,2])
ax3.scatter(y1, y2)

# 水平線、垂直線を入れる
ax3.axhline(0.45)
ax3.axvline(0.65)

plt.show()

このコードでは、figureとadd_subplotを使用して複数のグラフを一つのページにプロットしています。

以上が、Pythonのmatplotlibライブラリを使用したデータ可視化の基本的な方法となります。これらの知識を活用して、自身のデータ分析や機械学習のプロジェクトに役立ててみてください。.