普通のグラフを散布図っぽくアレンジ｜Pandas

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散布図の描画を利用してグラフ作成

散布図と言いますとだいたいこんなイメージですよね。

こういったデータ分析に強いのがPandasライブラリです。

これを使ってフツーのグラフを散布図風に描画してみました。

まずはソースコードです。

scatterSample.py
# Pandas ライブラリ
# 2020.06.18.ProOJI
# Matplotlib.pyplot、 そしてNumpyも使用
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 等差数列　linspace(初項、最終項、要素数）
#  例：np.linspace(0, 10, 4)
#    Ans: [ 0. , 3.33333333, 6.66666667, 10. ]
x = np.linspace(0,6.3, 50)
# 正弦(sinθ)
a = (np.sin(x)+1)*3
# 余弦(cosθ)
b = (np.cos(x)+1)*3
# 配列全てを[1]に初期化してしまう強いヤツ（ x軸向の直線）
c = np.ones_like(x)*3
# 指数関数
d = np.exp(x)/100.
# 辞書型(dict)でタプルの中に設定
df = pd.DataFrame({"x": x, "a": a, "b": b, "c": c, "d": d})

#
# sin + scatter(意味：散らす）散布図っぽく
ax1 = df.plot(kind="scatter", x="x", y="a", color="blue", label="a - x")
# cos + scatter
ax2 = df.plot(kind="scatter", x="x", y="b", color="red", label="b - x", ax=ax1)
# 一直線 + 実線
df.plot(x="x", y="c", color="green", label="c - x", ax=ax1)
# 指数関数 + scatter ( xをy軸方面へ使用 )
df.plot(kind="scatter", x="d", y="x", color="orange", label="b - d", ax=ax1)
# sin + 実線 ( xをy軸方面へ使用 )
df.plot(x="a", y="x", color="purple", label="x - a", ax=ax1)

# ラベルを設置
ax2.set_xlabel("Horizontal Label")
ax2.set_ylabel("Vertical Label")
# 表示
plt.show()

コーディング後、出来上がったグラフがこちら
（ちょっとにぎやかすぎた感は否めない...）

まとめ

本来ならPandasはもっと意味のあることに使用するのでしょうが
お近づき、という感じでフツーのグラフを２Dで描画してみました。
いろいろと利用価値がありますね。