4. グラフの種類（棒グラフ・散布図・ヒストグラム）¶

この章では、Matplotlib を使用して異なる種類のグラフを描画する方法を学びます。具体的には、棒グラフ、散布図、ヒストグラムの 3 つに焦点を当てます。これらのグラフは、それぞれ異なるデータの特性を視覚的に表現するのに役立ちます。

4.1 棒グラフ¶

4.1.1 棒グラフの概要¶

棒グラフは、カテゴリーごとにデータを視覚化するためのグラフです。特に、データの比較をする際に有効です。

4.1.2 棒グラフの描画方法¶

以下は、Matplotlib を使用して棒グラフを描画するための基本的なコード例です。

import matplotlib.pyplot as plt

# データ
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [4, 7, 1, 8]

# 棒グラフの作成
plt.bar(categories, values)

# タイトルとラベルの追加
plt.title('簡単な棒グラフ')
plt.xlabel('カテゴリー')
plt.ylabel('値')

# グラフを表示
plt.show()

4.2 散布図¶

4.2.1 散布図の概要¶

散布図は、2 つの変数間の関係を視覚的に表現するために使用されます。各点が 1 つのデータポイントを表しています。

4.2.2 散布図の描画方法¶

以下は、Matplotlib を使用して散布図を描画するための基本的なコード例です。

import matplotlib.pyplot as plt

# データ
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 7, 1, 5]

# 散布図の作成
plt.scatter(x, y)

# タイトルとラベルの追加
plt.title('簡単な散布図')
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')

# グラフを表示
plt.show()

4.3 ヒストグラム¶

4.3.1 ヒストグラムの概要¶

ヒストグラムは、データの分布を視覚的に表現するために使用されます。特に、データがどの範囲にどのくらい分布しているかを見るのに有効です。

4.3.2 ヒストグラムの描画方法¶

以下は、Matplotlib を使用してヒストグラムを描画するための基本的なコード例です。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# データ
data = np.random.randn(1000)

# ヒストグラムの作成
plt.hist(data, bins=30, edgecolor='black')

# タイトルとラベルの追加
plt.title('簡単なヒストグラム')
plt.xlabel('値')
plt.ylabel('頻度')

# グラフを表示
plt.show()

以上で、棒グラフ、散布図、ヒストグラムの基本的な描画方法を学びました。これらの技術を駆使して、データの視覚化を行いましょう。さらに高度なカスタマイズや複合的なグラフ作成については、別の章で学んでいく予定です。