ビジュアルグラフィック

グラフ＃グラフ＃

折れ線グラフ

連続的に変化するデータから見ると、折れ線図はとても良いです.
通常、時間の経過に伴うデータの連続的な変化を観察する際に使用される.

下図は折れ線グラフの例です.

maxlim = (int(data['4월06일'].max() / 50000) + 1) * 50000
vals = np.arange(0, maxlim+1, 50000)

plt.plot(data['4월06일'], linestyle='solid', marker='o')
plt.yticks(vals, ['%s' % format(val, ',') for val in vals])
plt.grid()
plt.xlabel('국가명')
plt.ylabel('발생 건수')
plt.title('4월 6일 코로나 발생 건수')

散点図

散点図は,2つの連続型変数間の関係(影響力)を調べるため,直交座標のx軸とy軸上の点観測点を作成した図である.

下図に示すように、走行距離数とエンジンサイズの関係を特定できます.

plt.figure(figsize=(8,6))
plt.plot(mpg.displ, mpg.hwy, marker='o', linestyle='None')
plt.xlabel('엔진 크기')
plt.ylabel('주행 마일수')
plt.title('산점도 그래프')
plt.grid(True)

関係については、以下の資料を参照してください.

リファレンス

Pythonによるデータの可視化