Python描画チャートのオリジナル例と事例-Python チュートリアル-php.cn

Python描画チャートのオリジナル例と事例

WBOY

リリース： 2023-09-28 23:00:43

オリジナル

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Python描画チャートのオリジナル例と事例

Python チャート作成のオリジナルの例と事例分析

はじめに:
Python は、強力なデータ処理機能と視覚化機能を備えた、広く使用されているプログラミング言語です。チャートは、データ分析、科学研究、ビジネス上の意思決定などの分野で最も一般的な視覚化ツールの 1 つです。この記事では、Python を使用してグラフを描画する方法を具体的な例と事例分析を通して紹介し、詳細なコード例を添付します。

1. 折れ線グラフの例
折れ線グラフは、時間の経過に伴うデータの変化やその他の変数の傾向を示すのに適した、一般的に使用される視覚表現です。

例 1:
企業の売上が過去 1 年間に記録され、折れ線グラフを使用して売上の時間の経過に伴う変化を示すとします。

import matplotlib.pyplot as plt

# 销售额数据
sales = [100, 150, 120, 180, 200, 250, 300, 280, 350, 400, 380, 450]

# 月份数据
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']

# 绘制折线图
plt.plot(months, sales)
plt.title('Sales Trend')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales ($)')
plt.show()

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上記のコードを実行して、経時的な売上傾向を示す折れ線グラフを生成します。

例 2:
例 1 に基づいて、さまざまな製品ラインの売上も記録したため、各製品ラインの傾向を示す必要があります。

import matplotlib.pyplot as plt

# 产品销售额数据
product_a = [100, 150, 120, 180, 200, 250, 300, 280, 350, 400, 380, 450]
product_b = [80, 120, 90, 150, 170, 200, 230, 210, 260, 300, 280, 330]
product_c = [70, 90, 80, 120, 150, 180, 200, 190, 220, 270, 250, 300]

# 月份数据
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']

# 绘制折线图
plt.plot(months, product_a, label='Product A')
plt.plot(months, product_b, label='Product B')
plt.plot(months, product_c, label='Product C')
plt.title('Sales Trend by Product')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales ($)')
plt.legend()
plt.show()

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上記のコードを実行して、各製品ラインの長期にわたる売上傾向を示す折れ線グラフを生成します。凡例を通して、3 つの製品それぞれの売上を明確に確認できます。

2. ヒストグラムの例
ヒストグラムは一般的に使用される視覚表現であり、異なるカテゴリまたは変数間の値を比較するのに適しています。

例 3:
会社の年間売上が記録されており、棒グラフを使用して年間売上を表示すると仮定します。

import matplotlib.pyplot as plt

# 销售额数据
sales = [1000, 1200, 1500, 1800, 2000]

# 年份数据
years = ['2014', '2015', '2016', '2017', '2018']

# 绘制柱状图
plt.bar(years, sales)
plt.title('Annual Sales')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Sales ($)')
plt.show()

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上記のコードを実行して、年間売上高を示すヒストグラムを生成します。

例 4:
例 3 に基づいて、さまざまな製品ラインの売上も記録しました。各製品ラインの年間売上を示す必要があります。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 产品销售额数据
product_a = [1000, 1200, 1500, 1800, 2000]
product_b = [800, 900, 1200, 1500, 1700]
product_c = [600, 800, 1000, 1200, 1400]

# 年份数据
years = ['2014', '2015', '2016', '2017', '2018']

# 绘制柱状图
x = np.arange(len(years))
width = 0.2

plt.bar(x - width, product_a, width, label='Product A')
plt.bar(x, product_b, width, label='Product B')
plt.bar(x + width, product_c, width, label='Product C')

plt.title('Annual Sales by Product')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Sales ($)')
plt.xticks(x, years)
plt.legend()
plt.show()

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上記のコードを実行して、各製品ラインの年間売上を示すヒストグラムを生成します。異なる色の列と凡例を通じて、各年の各製品の売上を明確に比較できます。

結論:
グラフはデータ視覚化の重要な部分であり、データをより深く理解し、分析するのに役立ちます。 Python は豊富で強力な描画ライブラリを提供します。この記事では、Python を使用して折れ線グラフと縦棒グラフを描画する方法を例と事例分析を通じて紹介し、具体的なコード例を示します。この記事のガイダンスを通じて、読者がデータ視覚化に Python をより適切に使用できるようになることを願っています。

以上がPython描画チャートのオリジナル例と事例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。