Matplotlibの使い方をみてみよう！

こんにちは！EMです^^

さっそくですが、前回ちらっとお話したMatplotlibを

どうやって使っていくのか？！

を実際に解説していきたいなと思います^^

ビジネスの場面でもIT系以外の人を説得する場合など

視覚的な情報を自由に表現できると役立ちますよね♪

という事で、まずはデータを読み込んで、既に使える状態に整理してあるという

前提条件のもと進めていきたいと思います。

【インポート】

matplotlibを’plt’として読み込む

’% matplotlib inline’はJupyter Notebookを使用する際

ノートブック上にグラフを描画するために登場しています。

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

 

【基本的なプロット】

※プロットとは観測地などを点で書き入れていく事です。

はじめに超簡単なプロットを表現する事から始めます。

シンプルな表ですが、とっても少ないコードで書いていく事ができます。

df1 = pd.DataFrame({'A':np.random.randint(75,200,50),

　　　'B':np.random.randint(0,25,50),

　　　'C':np.random.randint(-50,15,50)})

df1.head(10)

 

出力結果↓

’.plot()’を使って、１つのコラムから表をつくることもできます。

df1['A'].plot();

Tadaaaaaaaaaaaa!!!

短いコードですが、表を作る事ができました。

黒くて見えにくいですが、ちゃんとx軸とy軸のメモリも

自動的に表示してくれています。

さらに、デフォルトでは’.plot（）’を使用すると
個々のデータポイントが線でつながり、連続のグラフが作成されます。
色を指定しない場合、matplotlibが色を決定します。
データフレームを呼び出すだけで、3つの列すべてを同時にプロットできます。

df1.plot();

’；’を付ける理由は、plotコマンドの最後に、通常だと反映してしまう
オブジェクト識別子（番号）をなくし、表をすっきりさせる事ができます。

もし’；’がない場合は下記のようになります。

df1['A'].plot()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fcb916e8c18>

（↑これがオブジェクト識別子）

次回はさらに複雑な表にも挑戦していこうと思います！

（書きたい記事が多すぎて少し先になるかもしれませんが、、、）

ちなみに皆様に朗報です！

私今まで知らなかったんですが、CodeCampさんが無料で5回分無料レッスンを

されているらしいです、、、！

私が他のオンラインスクールで機械学習のコースを受講した際は

グループレッスンで約２倍のお値段を払ったので

完全マンツーマンでこのお値段は超良心的だなと思います。。。

ぜひ気になる方は無料体験もされてるみたいなので、一度WEBサイトを見てみてくださいね。

データ分析は時代が変化しても、必ず重宝される分野だと思いますし
デザイナーやWEBデベロッパー用などのコースも幅広くあるようなので
興味があるコースをチラ見してはいかがでしょうか^^

もちろん、個人で勉強する事もできますが、挫折経験のある私の個人的な経験から
プロから基礎を学ぶのは、本当に超効率的な自己投資だと思います。

それではまた次回お楽しみに～^^