Matplotlibの使い方をみてみよう！⑥
こんにちは！EMです^^
あけましておめでとうございます！！
2021年になりました。早いですね！
数年ぶりに大晦日に天ぷらそばを食べて年を越しました。
私が住んでいるカナダの地域では1月いっぱいまでロックダウンしていて
なかなか思う様に行動出来ない事もありますが
出来る事を愚直に2021年も行動の年にしていきたいと思うので
どうぞよろしくお願い致します。
という事で本題にいきましょう！
前回はMatplotlibの応用編について少しふれましたね。
Matplotlibについて飽きている人もいるかもしれませんが（笑）
ここではさらにどんな事が出来るのか見ていきたいと思います。
もし前回のグラフが分からない方は、一度戻ってみて頂きたいんですが
グラフの両端に余白があって、線がぷつっと切れているのが見えると思います。
これを修正するには、plt.xlim()コマンドを使用して
グラフ化する範囲をMatplotlibに正確に指示する事が出来ます。
前回のデータを使用し、0から49までグラフ化するように指示していきましょう。
fig = plt.figure()
plt.plot(df1.index,df1['A'],label='Stock A', color='red')
plt.plot(df1.index,df1['B'],label='Stock B', color='green')
plt.plot(df1.index,df1['C'],label='Stock C', color='blue')
plt.xlabel('Days After First Trade', size=10)
plt.ylabel('Price',size=12)
plt.legend()
plt.title('Stock Prices',size=18)
plt.grid()
plt.xlim(0,49)
plt.show()
基本的に、グラフ化するときはx = 0に沿ってx軸に分かりやすくラベルを付けるのが好まれます。
これを行うには、x値がdf1.indexで、y値が
0*df1.indexである黒い線をプロットするようにMatplotlibに指示してみましょう。fig = plt.figure()
plt.plot(df1.index,df1['A'],label='Stock A', color='red')
plt.plot(df1.index,df1['B'],label='Stock B', color='green')
plt.plot(df1.index,df1['C'],label='Stock C', color='blue')
plt.plot(df1.index,0*df1.index,color='black')
plt.xlabel('Days After First Trade', size=10)
plt.ylabel('Price',size=12)
plt.legend()
plt.title('Stock Prices',size=18)
plt.grid()
plt.xlim(0,49)
plt.show()
さらに、グラフの線もスタイリッシュに操ることが出来ます。
y軸とラベルの間の追加の引数として、線の種類を指定していきましょう。
4つの選択肢として、それぞれ実線、破線、破線と点線、および点線が
'-','--','-
.',':'にてあらわす事ができます。 各df1列の線種と線幅の両方を変更してみましょう。
じゃーーーん！！
Matplotlibを使うとこの様なバリエーションも増えるという事を
感じてもらえたでしょうか？
ぜひグラフを作る際の参考になればと思います^^
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。
それでは今日はここまでです！
最後まで読んで頂きありがとうございました！！
