Matplotlibの使い方をみてみよう！③
こんにちは！EMです^^
カナダで、今日12月26日はボクシングデーという
普段ならショッピングモールが行列で溢れかえるセールの日です。
日本でいう年始のセールですね。
こちらではお正月の三が日という文化はなく、1月2日から普通に
お店などはあいている事がほとんどです。
クリスマスの時期に家族と過ごす事が文化であるカナダ人にとっては
クリスマスがお正月のような感覚なんでしょうね。
という事で本題です。
今回はグラフの種類、用途についてお話します！
前回までは、散布図と折れ線グラフの2種類のグラフを見てきました。
さて、この2種類のグラフはどのようなデータに使用するのでしょうか？
一般的なガイドラインは次のとおりです。
折れ線グラフは、時間の経過に伴う温度変化など、何らかの方法で
継続的につながっているデータを視覚化するのに適しています。
散布図は、個々に分離された個別のデータポイントに役立ちます。
たとえば下記の様な、ある地域の住宅価格と平方メートルのデータです。
dfhp = pd.DataFrame({'House Price':[284, 302, 376, 372, 341, 385, 361, 345, 371, 317, 337, 404, 408, 367, 486, 402,
477, 475, 455, 456, 492, 515, 535, 567, 519, 580, 534, 539, 550, 618, 589, 624,
566, 630, 624, 596, 634, 639, 721, 690, 688, 751, 777, 798, 821, 781, 800, 797, 803,
898]}, index=[1710, 1737, 1767, 1779, 1791, 1810, 1819, 1825, 1869, 1896, 1963, 2047,
2060, 2201, 2328, 2337, 2465, 2498, 2538, 2577, 2579, 2671, 2680, 2758,
2831, 2866, 3018, 3053, 3084, 3106, 3133, 3143, 3156, 3159, 3169, 3247,
3384, 3391, 3528, 3537, 3596, 3790, 3811, 3970, 4025, 4046, 4204, 4211,
4274, 4410])
dfhp.index.name = 'Square Footage'
dfhp.head()
plt.scatter(dfhp.index,dfhp['House Price']);
ただ、家同士は相互に関連していません。
次のようにグ折れ線グラフにすると、なにがなんだか混乱すると思います。
dfhp.plot()
上記のグラフは何を表したいのかよくわからないですよね。
逆に最初にお伝えしたような、時間経過に伴う温度の変化だと
折れ線グラフで表せそうです。
、、が
続きはまた今度の記事で書いていこうと思います。
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。
最後まで読んで頂いてありがとうございました^^
