[BoostCamp AI Tech/Data Viz] (1-3) Factors of visualization

コース紹介
Pythonの代表的な可視化パッケージであるMatplotlibによる簡単な可視化実験を行ってみましょう.
なぜMatplotlibなのでしょうか?

Matplotlibは、numpyとscipyをベースに、さまざまなライブラリとの互換性に優れたPythonで使用可能なビジュアル化パッケージです.

Scikit-Learn, PyTorch, Tensorflow, pandas

はまた、棒状、線、散点図など多様な可視化方法を提供しており、使用するユーザが多いため、検索によって所望の形状の可視化資料を容易に見つけることができる.

の他に、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altairなどの可視化ライブラリが存在する.

段、Matplotlibは最も汎用的で、最も基礎的なライブラリです!

まずmatplotlibインストールは以下のコードでインストールします.

!pip install matplotlib
!conda install matplotlib

matplotlibは通常mplとしてコードで使用される.
matplotlibはテキスト、日付、グラフィックなど多くのモジュールをサポートしていますが、pyplotモジュールの読み込みが最も一般的です.これは通常pltを使用してaliasを指定します.
関連コンテンツはmatplotlib 3.3.4バージョンで行われます.
バージョンは以下のprint~~コードで確認できますが、バージョンが異なるとattributeの使い方も異なるので調整が必要です.

fig = plt.figure(figsize = (12,7))
ax1 = fig.add_subplot(121) 
ax2 = fig.add_subplot(122)

ax1.plot([1, 1, 1], color='r')
ax1.plot([2, 2, 2], color='forestgreen')
ax1.plot([3, 3, 3], color='#000000')
ax1.set_title('Basic Plot')
ax1.set_xticks([0, 1, 2])
ax1.set_xticklabels(['zero', 'one', 'two'])
ax1.annotate(text='This is Annotate', xy=(1, 2),
           xytext=(1.2, 2.2), 
            arrowprops=dict(facecolor='black'),
           )
ax1.legend()

ax2.plot([1, 1, 1], label='1') 
ax2.plot([2, 2, 2], label='2') 
ax2.plot([3, 3, 3], label='3')
ax2.set_title('Basic Plot')
ax2.set_xticks([0, 1, 2])
ax2.set_xticklabels(['zero', 'one', 'two'])
ax2.text(x=1,y=2,s="This is Text")
ax2.legend()

plt.suptitle("Super title!")
plt.show()

コードを1つずつ表示すると、

plt.Figure()という形でFigureという大きなフレームワークを作成します.この場合、figsizeでフレームのサイズを指定します.

図はaxというサブブロック形式で使用することができる.fig.add subflot()を使用してサブプラットを生成します.この場合、figureは、サブプラット全体がax 1とともに使用される数行の数列で構成されるサブプラットを指定します.

次に、各サブプレーンに図面を描画します.図面に色が指定されていなくても、原色が自動的に表示されます.ただし、同じシェイプの場合は、追加するたびに色が変わります.他のシェイプを追加すると、青から指定されますので注意してください.また、ax 2に示すように、図面にラベルを指定するだけでデータごとにラベルを指定することもできます.以下のax 2は、図例として表示されます.連想()を使えばいいです.

グラフのタイトルを指定する方法は、set title()とsuptitle()の2つです.両者の違いはset titleがsubplat,suptitle()がfigのタイトルである.

の各axisに値と各値のラベル名を指定できます.x軸上のどの値をset xticks()で表し、set xticklabels()でどのラベル費を表示するかを表すことができます.

plot内にテキストを入れる方法にはテキストと注釈があり、テキストがテキストそのものを書く感覚であれば、注釈はテキストを指定し、その重点を確定する感覚である.また、矢印などで強調することもできます.
-最後はpltです.show()でグラフィックを描画するには、notebook環境で使用する必要はありませんが、コンピュータ内蔵グラフィックモジュールを使用する必要があるため、これらの機能を使用する必要があります.