Pythonで取得したデータを可視化する場合，Matplotlibを使うことが多いと思います．
今回は可視化のために，何もデータが入っていない空のデータフレームを作成し，データを格納していきます．
当ブログで，Pythonのコードを紹介するとき，Google Colaboratoryを使用します．
Google Colaboratoryは，ブラウザ上でPythonを記述し，実行できるサービスです．
今回のコードも，こちらのリンクで公開しています．ぜひこの記事を読みながら，一緒に実行してみてください！
ライブラリの準備
まずは，PandasとMatplotlibをインポートします．
1 2 3 4 | import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline |
データの作成
今回は，\(x=0 \sim 99\)に対して，関数\(f(x)\)を用意します．
関数\(f(x)\)は4種類用意しました．
\[
f(x)=x^2 \\
f(x)=2x^2 \\
f(x)=x^2+10^4 \\
f(x)=2x^2 +10^4
\]
まず，\(x=0 \sim 99\)を格納する配列を用意します．
それから，各\(x\)に対して，\(f(x)\)の値を格納するためのデータフレームを用意します．
1 2 3 | x_list = range(100) df = pd.DataFrame(index=['x^2','2*x^2','x^2+10^4','2*x^2+10^4'], columns=x_list) |
今はまだ，データフレームの中身が空なので値はNaNになっています．
indexは行番号，columnsは列番号になっていますね．
Pandas DataFrameでは，columnsを引数にして，リストを格納することができます．
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | for x in x_list: temp_list = [0]*4 temp_list[0] = x**2 temp_list[1] = 2*x**2 temp_list[2] = x**2+10**4 temp_list[3] = 2*x**2+10**4 df[x] = temp_list |
これにより，データフレームの中に，\(f(x)\)の値が割り当てられます．
それでは，次回実際の可視化を行っていきます！
My favorite food is Sushi and Yakiniku.
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