Python 基礎 2

Python 基礎 2

前回は numpy の基本的な使い方を学習しましたね(^◇^;)。今回はもう一歩踏み込んだところを解説したいと思います。

そういえば前回言い忘れていた事がありました。x = np.linspace(-5,5,20) というふうに、引き値を三つ書く事で、分割する数値の数を決めることもできます。引き値とは、()の中に入れるデータのことです。

三つ目の引き値で 20 と指定してますよね。ここに何も指定してなかったら、勝手に 50 分割になるのですが、指定してやる事で分割数を決めることもできます。

一次関数のプロット

プロットとは「グラフを描く」という意味になります。Python で一次関数を描いてみましょう(゚∀゚)。

こんな感じのコードを書いてみました。コードを実行するときは Shift + Enter もしくは Command ( Windows の場合は Ctrl ) + Enter です。

ホワイトの部分が実行結果でしたよね(^。^)。

二行目で import matplotlib.pyplot as plt となってますね。numpy と同様に、matplotlib.pyplot をインポートしています。使うときは plt と省略して使います(as 以降で自由に指定できる)。ここでは関数をグラフに描画するためのライブラリをインポートしました。

ライブラリとは、様々なメソッドの集合体と理解しておけばいいでしょう。

x = np.linspace(-5,5) で x は配列になっています。y= 2*x + 1 とする事で、y も自動的に配列になります。プログラムにおいて 「=」 とは、「右辺の数式を左側にぶち込む」という意味合いで使われます。

print(y) を実行してみると、y の中身が配列になっている事がわかります。C や Fortran ではこんなことはできず、ひたすら for 文を回していたような気がします。

plt.plot(x,y) と plt.show を実行することで、グラフを描画しています。plt.plot(x,y) でプロットを行い、plt.show でグラフを表示しなさいと指示をしている格好になります。最初に import matplotlib.pyplot as plt でインポートをしていなかったら、ここでエラーが出ています。

次にグラフの装飾をやってみましょう。↓こちらをみて下さい。

六行目まではやっていること分かりますよね。

plt.xlabel(“x Value”, size=14) と plt.ylabel(“y Value”,size=14) は軸キャプションを指定してます。グラフの下に x Value、左に y Value と書いてありますよね。軸が何を表しているのかを分かりやすく記入する事ができます。size=14 となっているのは、文字の大きさを表しています。今回の場合 14px となってます。

plt.title(“Graph”) というのはグラフのタイトルを指定しています。グラフの上に Graph と書いてありますよね。

例えば、 人工の推移のグラフでしたら、x軸は年になり、y軸は人口になります。

「plt.grid() というのはグリッド線を入れなさい」という指示になります。PC もしくはアプリケーション側に対して指示しています。グリッド線がなかったらただの真っ白なキャンバスになります(^◇^;)。」

plt.plot(x, y_1, label=”y1″) と 、

plt.plot(x, y_2, label=”y2″,linestyle=”dashed”) で配列同士をプロットしています。 label=”y1″ という風にすると、グラフの名前を決める事ができます。描画したグラフの右上(凡例)を見ると、青線が y1、オレンジの線が y2 という風になっているのがわかるかと思います。

y2 のグラフで linestyle=”dashed” となっていますね。linestyle とは線の種類のことをいいます。ここでは、y2 のグラフを破線(dashed)に指定しています。指定がなければ実線(ただの直線)として表示されます。

凡例(グラフの右上の部分)を表示させたいときは、plt.legend() を実行する必要があります。このメソッドがなかったら、せっかくグラフの名前とか、ラインスタイルを決めても反映されません。

最後にグラフを表示します。plt.show() で表示させましょう。


どうですかね、なんとなく理解できました?

次回はべき乗やネイピア数なんかをやってみたいと思います。

難しいかもしれませんん。でも挑戦してみましょう。めげずに頑張って下さい。

ちゃんと Python を理解できれば、人工知能開発も夢ではありません(^◇^;)。

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