[TIL]Matplotlibを使用したLine Plot、Scatter Plot

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データ可視化の最も基本的なグラフ-Line PlotとScatterPlotについて

✅ Line Plot

Line Plotは、連続して変化する値を順次点として表し、それを線として接続した図形です.
傾向を観察し、時間/順序の変化に適応するために使用します.
Line Plotでは1色2.マーク線の種類で区別する.

Line Plot注意事項

Line Plotを使用する場合は注意が必要です.

Bar Plotと異なり、x軸は必ずしも0から始まるとは限らない.単純な傾向を確認するためだ.

すべてのデータをグラフに表示すると、乱雑で表示しにくい場合があります.(Noise generation)従って、平滑化技術を用いてNoiseを低減する

省略しない線上調整範囲で変化率(.set ylim()

を観察する.

Line Plotの使用

Line Plotは簡単...plot()でグラフを描きます.

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 7))

x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
x2 = [1, 3, 2, 4, 5]
y = [1, 3, 2, 1, 5]

axes[0].plot(x1, y)
axes[1].plot(x2, y)

plt.show()

ここです.plot()のドキュメントを参照して、さまざまなLine Plotを描画できます.(色、タグ、線の種類)
( https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html?highlight=plot#matplotlib.pyplot.plot )

✅ Scatter Plot

Scatterplotは2つの特徴間の関係を理解するために点を使用する.

の2つの特性間の相関

両特徴間のクラスタ、値間の差異、異常値

ScatterPlotでは、1.色模様サイズ(バブルマップ)で区切ります.
ScatterPlotの欠点は、データが多ければ多いほど表示しにくくなることです.これらの欠点を克服するために,我々は以下の方法で克服した.

透明度を調整

ジッタ

ホットマップ

を使用

Contour plot(分布等高線)

Scatter Plotの注意事項

ScatterPlotを使用する場合は注意が必要です.
ScatterPlotは因果関係ではなく相関を表す.

ScatterPlotの使用

Scatterplotはい.散点()でグラフを描きます.

fig = plt.figure(figsize=(7, 7))
ax = fig.add_subplot(111, aspect=1)

np.random.seed(970725)

x = np.random.rand(20)
y = np.random.rand(20)

ax.scatter(x, y)
ax.set_xlim(0, 1.05)
ax.set_ylim(0, 1.05)

plt.show()

こちらです.scatter()のドキュメントを参照して、さまざまなモードPlotを描画できます.( https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html?highlight=scatter#matplotlib.pyplot.scatter )