Pythonコード【グラフ：散布図をつくる】
今回は、
データを図にしてみたいと思います。
今回のデータは、
私が「健康習慣」のページで記録している
体脂肪率をサンプルにしてみようと思います。
NumPyで配列を作る
Numpyは数値計算が得意なライブラリです。
例えば、
メソッド名の「.mean」を使って
np.mean()
とすると、()内のデータの平均を出してくれたりします。
・・・
今回は、
データに必要な”配列”
を作ってもらいたくて、NumPyを使います。
データは基本”配列”で扱いますが、
NumPyがこの”配列”を
高速かつ効率的に扱えるらしく、
一般的にPythonではNumPyの配列を使うそうです。
#変数aとして体脂肪率の配列を作成してもらう
#配列のメソッド名は「.array」
a=np.arrey([22.5,22.7,22.5,22.7,22.1])
a
arrey([22.5,22.7,22.5,22.7,22.1])
#変数bとして日付けの配列を作成してもらう
b=np.arrey([“4/2″,”4/9″,”4/16″,”4/23″,”4/30”])
b
arrey([“4/2″,”4/9″,”4/16″,”4/23″,”4/30”],dtype='<U4′)
*dtypeは勝手にデータ型（タイプ）を表示してくれてます。
散布図のメソッド名「.scatter」を使う
matplotlibはグラフを作ってくれるライブラリです。
#散布図グラフのｘ軸をｂ、ｙ軸をaと入力。
#このaとbは先ほど作った配列が与えられます。
plt.scatter(b,a)
実行すると・・・
こんな感じで散布図が出来ました(^^)/
今回は4月のデータしか使っていませんが、データをエクセル表から反映させたりすると、
もっとしっかりしたグラフを作成することができます。
とにかくやってみる！
わたしのPythonは、
覚えたてのものを、
「とにかくやってみる！」
そんな感じで進めているので、
ほんとに趣味のレベルで、的確な説明はできていませんが、
でも、
「ここまではできた！」
あとは、不足の知識を補っていく。
こんな進み方でも楽しめます♪
とにかく”挑戦”が楽しいです♪
プログラミングに挑戦して良かった(^^♪
また、色々とやってみます！
コメント