13. NumPy の応用例（簡単なデータ分析・可視化への応用）¶

import numpy as np

# ある商品の5日間の売上データ
sales = np.array([15, 22, 19, 14, 29])

# 各値の総計
total_sales = np.sum(sales)
print(f"総売上: {total_sales}")

# 平均
average_sales = np.mean(sales)
print(f"平均売上: {average_sales:.2f}")

# 最大値・最小値
max_sales = np.max(sales)
min_sales = np.min(sales)
print(f"最大売上: {max_sales}, 最小売上: {min_sales}")

import matplotlib.pyplot as plt

# x軸の日数
days = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 折れ線グラフを描画
plt.plot(days, sales, marker='o', linestyle='-')
plt.title("5日間の売上")
plt.xlabel("日")
plt.ylabel("売上")
plt.grid(True)
plt.show()

# 各商品ごとの5日間の売上データ
sales_data = np.array([
    [15, 22, 19, 14, 29],  # 商品A
    [10, 15, 25, 10, 30],  # 商品B
    [5, 8, 12, 15, 20]     # 商品C
])

# 各商品の合計売上を計算
total_sales_per_product = np.sum(sales_data, axis=1)
print(f"商品の総売上: {total_sales_per_product}")

# グラフで表示
for i, product_sales in enumerate(sales_data):
    plt.plot(days, product_sales, marker='o', linestyle='-', label=f"商品{i+1}")

plt.title("各商品の5日間の売上")
plt.xlabel("日")
plt.ylabel("売上")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()