Matplotlib は、Python で最も有名で一般的に使用されているデータ視覚化ライブラリの 1 つです。 Matplotlib を使用して折れ線グラフを描画する基本手順をマスターすることは、データ分析作業にとって非常に重要です。この記事では、初心者向けに Matplotlib を使用して折れ線グラフを描画する基本手順をゼロから説明し、具体的なコード例を示します。
Matplotlib を使用してグラフィックスの描画を開始するには、まず Matplotlib ライブラリをインポートする必要があります。次のコードを使用してインポートできます。
import matplotlib.pyplot as plt
折れ線グラフの描画を開始する前に、描画するデータを準備する必要があります。 。通常、データはデータ ファイルに保存されます。ここでは、Numpy ライブラリを使用して、次のようにランダム データのセットをサンプル データとして生成します。
import numpy as np x = np.arange(0, 10, 1) y = np.random.rand(10)
グラフを作成するには、 matplotlib のplt.figure
関数を使用できます。この関数では、グラフィック サイズやその他のプロパティを指定できます。例は次のとおりです。
plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80)
データとグラフィックを準備したら、次のステップは折れ線グラフを描画することです。 Matplotlib で折れ線グラフをプロットするには、plt.plot()
関数を使用します。この関数の最初のパラメーターは x 軸データ、2 番目のパラメーターは y 軸データです。例は次のとおりです。
plt.plot(x,y, color="blue", linewidth=1.5, linestyle="-", label="Random Data")
このうち、color
パラメータは線の色を指定し、linewidth
パラメータは線の幅を指定し、 linestyle
パラメータは線のスタイルを指定します。 , label
パラメータは折れ線グラフの線のラベルを指定します。
折れ線グラフを描画した後、読みやすくするために凡例を追加できます。凡例は、plt.legend
関数を使用して追加できます。例は次のとおりです。
plt.legend(loc="upper left")
このうち、loc
パラメータは凡例の場所を指定します。ここでは、"upper left"
を使用して、凡例をグラフの左上隅に配置します。
軸ラベルとタイトルを使用すると、グラフをより明確にすることができます。次のように plt.xlabel
、plt.ylabel
、および plt.title
関数を使用して、X 軸ラベル、Y 軸ラベル、図のタイトルを追加できます。
plt.xlabel("x axis") plt.ylabel("y axis") plt.title("A Random Line Graph")
最後に、plt.show()
関数を使用してグラフィックを表示する必要があります。例は次のとおりです。
plt.show()
完全なコード例は次のとおりです。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 10, 1) y = np.random.rand(10) plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80) plt.plot(x,y, color="blue", linewidth=1.5, linestyle="-", label="Random Data") plt.legend(loc="upper left") plt.xlabel("x axis") plt.ylabel("y axis") plt.title("A Random Line Graph") plt.show()
このステップを通じて、Matplotlib を使用して折れ線グラフを描画する基本的な手順を習得しました。このサンプル コードが、初心者がデータ視覚化とグラフ描画に Matplotlib を使用する方法をより簡単に理解するのに役立つことを願っています。
以上がmatplotlib を使用して折れ線グラフを描画する基本的な手順を学習します。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。