【google colaboratory】入門：グラフの描画と可視化の基礎

こんにちは。今回は、google colaboratoryについて初心者エンジニアに向けて、グラフの描画と可視化の基礎を解説します。

グラフ描画の基本

グラフの描画には、pythonのデータ可視化のライブラリであるmatplotlibを使用します。matplotlibはデファクトスタンダードとも言えるライブラリであり、様々なタイプのグラフを描画することができます。

matplotlibはpythonのプロットテクニックを実現するためのライブラリであり、グラフの作成、カスタマイズ、出力などを行うことができます。また、グラフの種類も多く、折れ線グラフ、散布図、棒グラフ、ヒストグラムなど、さまざまなタイプのグラフを描画することができます。

matplotlibを使用するためには、まずはライブラリをインストールする必要があります。以下のコードを実行して、matplotlibをインストールしましょう。

!pip install matplotlib

折れ線グラフは、連続するデータを時系列で表現したい場合に使用されます。折れ線グラフを描画するには、x軸とy軸のデータを用意し、plot()関数を使用します。以下のコードは、折れ線グラフを描画するためのサンプルコードです。

import matplotlib.pyplot as plt

# x軸のデータ
x = [1, 2, 3, 4, 5]

# y軸のデータ
y = [3, 5, 7, 4, 6]

# 折れ線グラフの描画
plt.plot(x, y)

# グラフの表示
plt.show()

散布図は、二つの変数間の関係を表現するために使用されます。散布図を描画するためには、x軸とy軸のデータを用意し、scatter()関数を使用します。以下のコードは、散布図を描画するためのサンプルコードです。

import matplotlib.pyplot as plt

# x軸のデータ
x = [1, 2, 3, 4, 5]

# y軸のデータ
y = [3, 5, 7, 4, 6]

# 散布図の描画
plt.scatter(x, y)

# グラフの表示
plt.show()

棒グラフは、カテゴリごとの値の比較や頻度の表示などに使用されます。棒グラフを描画するためには、カテゴリ（x軸）と値（y軸）のデータを用意し、bar()関数を使用します。以下のコードは、棒グラフを描画するためのサンプルコードです。

import matplotlib.pyplot as plt

# カテゴリのデータ
x = ["a", "b", "c", "d", "e"]

# 値のデータ
y = [3, 5, 7, 4, 6]

# 棒グラフの描画
plt.bar(x, y)

# グラフの表示
plt.show()

ヒストグラムは、データの分布を視覚化するために使用されます。ヒストグラムを描画するためには、データのリストを用意し、hist()関数を使用します。以下のコードは、ヒストグラムを描画するためのサンプルコードです。

import matplotlib.pyplot as plt

# データのリスト
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# ヒストグラムの描画
plt.hist(data)

# グラフの表示
plt.show()

以上が、グラフの描画と可視化の基礎についての説明とサンプルコードです。初心者エンジニアの方々にとって、この情報が役立つことを願っています。

参考: