今回は、Pythonの棒グラフの作成に焦点を当てます。
データの可視化は、データを理解することを可能にし、絵のような方法でデータの分布を分析するのに役立ちます。
BarPlot` はカテゴリデータ変数の分布を視覚化することができます。
これらは、離散的な値の分布を表します。
したがって、カテゴリカルな値の比較を表します。
x軸は離散値を表し、y軸は比較の数値を表し、逆も同様です。
次節では、棒グラフの作成に焦点を当てましょう。
matplotlib を使って Python の棒グラフを作成する
Python の matplotlib モジュールは、データをプロットし、データ値の分布を理解するための様々な関数を提供してくれます。
matplotlib.pyplot.bar() 関数は、matplotlib モジュールを使用して棒グラフを作成するために使用されます。
構文は以下の様な感じです。
matplotlib.pyplot.bar(x, height, width, bottom, align) |
- x: 棒グラフのスカラー x 座標
- 高さ: プロットされる棒グラフの高さ
- bottom: 垂直方向のベースライン
- width: プロットされる棒グラフの幅(オプション)
- align: 棒グラフのアライメントの種類(オプション)。
さらに、カテゴリデータ値のみが棒グラフに提供されることを確認し、理解する必要があります。
それでは、matplotlib モジュールを使って棒グラフを実装してみましょう。
例えば、以下の様になります。
import matplotlib.pyplot as plt
country = ['INDIA', 'JAPAN', 'CHINA', 'USA', 'GERMANY']
population = [1000,800,600,400,1100]
plt.bar(country,population)plt.show() |
結果は以下の通りです。
seaborn.barplot(x,y) |
Seaborn モジュールを使った棒グラフ
Python Seaborn モジュールは matplotlib モジュールの上に構築されており、データ値をよりよく可視化するための高度な機能を提供します。
構文は以下の通りです。
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
BIKE = pd.read_csv("BIKE.csv")
sn.barplot(x="season",y="cnt",data=BIKE)
plt.show() |
例えば、以下の様になります。
結果は以下の通りです。
まとめ
この記事では、Pythonの棒グラフを作成するためのさまざまなテクニックを理解しました。
何か疑問があれば、下のコメント欄からお気軽にどうぞ。
Pythonに関連するこのような記事のために、ご期待ください、そして、それまで、幸せな学習!
参考文献
- Python matplotlib モジュールによるバープロット – ドキュメント
- Bar Plot with Seaborn モジュール – ドキュメント