Python 基礎8 散布図のプロットの仕方

Python 基礎8 散布図のプロットの仕方

前回の記事では外部データの取り込み方と、散布図のプロットについて触れましたね。

今回の記事では、散布図のプロットの仕方についてもう少し深掘りしたいと思います。

 

散布図のプロットの仕方

上のコード↑をみてください。前回の記事で、 st_data にはセトサという品種のアイリスデータが、vc_data にはバージカラーという品種のデータが格納されたことを解説しましたね。

今回はその続きをみてみましょう。

plt.scatter(st_data[:, 0], st_data[:, 1], label=”Setosa”)  このコードでは

「st_data のなかの、 0 列目の全データを x軸としてプロットし、 1列目の全データを y軸 としてプロットする」という作業を行なっています。

plt.scatter メソッドは散布図をプロットするものになります。引数が st_data[:,0] 、st_data[:,1]、label = "setosa" となってますね。

st_data[:,0] の中の : は「全ての行」という意味になります。
同様に、st_data[:,1] の中の : も「全ての行」という意味を表しています。
label = "setosa" は凡例の中をどんな風にするのかを指定しています。setosa というのはアイリスの品種です。

細かいところですが気をつけましょう。
プログラミングって精密機械を扱うような心地がしてきますね^_^;。

こちら↓の図をみてください。10行程度しかないのですが、本当は 50行 あると思ってください。st_data の中の青枠を x軸にプロットし、赤枠を y軸 にプロットしているということになります。

ちなみに 0列目(青枠) は萼の長径、1列目(赤枠) は短径を表しています。

plt.scatter(vc_data[:, 0], vc_data[:, 1], label=”Versicolor”) も同様な処理をしています。

plt.legend() というのは、「凡例を表示せよ」と指示を出すメソッドになります。散布図の右上に凡例があるのがわかるかと思います。

コードの 18~20行 の処理は以前の記事でやったので説明は省きます。

plt.show() で散布図を表示しています。もう一度散布図を見てみましょう。

こんな感じになりました^_^。


散布図を表示させるのってそんなに難しくないと感じるのですが、どうですか?

「この図だけ見たらかなり高度なことやってる」と思われるかもしれません。でも勉強を進めてみてどうですか?そんなに難しくないですよね。

プログラミングは精密機械を扱うのににています。コロン(:)など、ほんのちょっと見落としただけで途端に理解不能に陥ります。

勉強するのは本当に大変ですが、細かいところまできちんと覚えると、とても快適になります。精密機械を上手に組み立てているような感覚になって、面白いと感じることができるようになるはずです。

細かいところはなるべく注釈を入れるようにします。皆さんも、わからないことがあったらググる癖をつけてください(^^)。

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