PythonのNumPyを利用して散布図を描画する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonのNumPyを利用して散布図を描画する方法について現役エンジニアが解説しています。Numpyとは、Pythonで数学的な計算を簡単に行うためのライブラリです。散布図を描くには、Matplotlibというライブラリのpyplotモジュールを用います。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元:GMOリサーチ株式会社 調査期間:2021年8月12日~8月16日  調査対象:2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18~80歳の男女1,000名  調査手法:インターネット調査

PythonのNumPyを利用して散布図を描画する方法について、TechAcademyのメンター(現役エンジニア)が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

 

田島悠介

今回は、Pythonに関する内容だね!

大石ゆかり

どういう内容でしょうか?

田島悠介

PythonのNumPyを利用して散布図を描画する方法について詳しく説明していくね!

大石ゆかり

お願いします!

 

目次

  1. NumPyとは
  2. 散布図を描画する方法
  3. 実際に書いてみよう
  4. まとめ

 

NumPyとは

Numpyとは、Pythonで数学的な計算を簡単に行うためのライブラリです。

例えば平均や分散、標準偏差といった統計量の計算や、sinやcosなどの三角関数の計算が簡単にできます。Numpyでは通常のPythonのリストとは異なり、ndarrayという独自のデータ型の配列が用いられるのが特徴です。

このndarrayはブロードキャストという便利な特性がある点が普通のリストと大きく異なります。この特性があるために機械学習やディープラーニングでもNumpyが好んで使われています。

Numpyは以下のようにnpという名前をつけてインポートされるのが一般的です。

import numpy as np

 

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散布図を描画する方法

散布図を描くには、Matplotlibというライブラリのpyplotモジュールを用います。こちらを用いれば、通常の多項式や指数関数などのグラフはもちろんのこと、散布図やヒストグラムなども容易に描くことができます。また、凡例や軸ラベルを付けたり線の色を変えたりすることも可能です。

pyplotモジュールは以下のようにpltという名前をつけてインポートされるのが一般的です。

import matplotlib.pyplot as plt

 

実際に書いてみよう

それではNumpyとMatplotlibを使って実際に散布図を書いてみましょう。概要は以下の通りです。散布図の作成と表示はそれぞれ別なので注意してください。

  1. 必要なライブラリをインポート
  2. 標準正規分布に従った乱数を100個ずつ生成してそれぞれxとyに格納
  3. x軸とy軸にラベル付け
  4. 散布図を作成
  5. 散布図を表示
import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#標準正規分布に従った乱数を100個生成

x = np.random.randn(100)

y = np.random.randn(100)

#x軸とy軸にラベル付け

plt.xlabel("x")

plt.ylabel("y")

#散布図を作成

plt.scatter(x, y)

#散布図を表示

plt.show()

このように綺麗な散布図を描くことができました。

PythonのNumPyを利用して散布図を描画し、グラフとして出力するサンプルプログラムの実行結果。

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まとめ

この記事ではPythonのNumPyを利用して散布図を描画する方法について解説しました。

Numpyは数学的な処理をプログラミングで行うための基本となるライブラリです。必ず使いこなせるようになりましょう。

監修してくれたメンター

柴山真沙希(しばやままさき)

大手IT企業などでエンジニアとして2年ほど勤務した後、個人事業主としてプログラミングスクール「エンペサール」を経営。子供から大人まで幅広い層を対象にプログラミングを教えている。

得意言語はPython, HTML, CSSで、機械学習やデータ分析、スクレイピングなどが得意。サッカー観戦や読書が趣味である。

 

大石ゆかり

内容分かりやすくて良かったです!

田島悠介

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね!

大石ゆかり

分かりました。ありがとうございます!

 

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