前回は，可視化に使うデータを準備しました．
扱うデータについては，こちらをご覧ください！
今回は実際の可視化を行っていきます．
ソースコードは，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！
データの可視化
Pandas DataFrameでは，indexをx軸にして簡単に，グラフを作成できます．
今回は\(x=0 \sim 99\)をx軸にしたいですが，今は\(x=0 \sim 99\)がcolumnsになってしまっています．
indexとcolumnsは転置すれば，入れ替えることができます．
dfをdf.Tとすれば，簡単に転置できますので，これをプロットしてみます．簡単ですね！
1 2 | df_plot=df.T.plot() plt.show() |
文字サイズが小さくて，ラベルもないので，少し直しましょう．
1 2 3 4 5 6 | df_plot=df.T.plot() df_plot.legend(fontsize=15) df_plot.set_xlabel('x',fontsize=18) df_plot.set_ylabel('f(x)',fontsize=18) df_plot.tick_params(labelsize=15) plt.show() |
さらに私が好きなのは，styleです．style=['r-', 'r--', 'b-', 'b--']のように書くと，色や線種を変えられます．
今回は，項が1つしかないものを赤線，項が2つのものを青線で表示．
\(x^2\)が表れるものは実線，\(2x^2\)が表れるものは波線で表示しています．
1 2 3 4 5 6 | df_plot=df.T.plot(style=['r-','r--','b-','b--']) df_plot.legend(fontsize=15) df_plot.set_xlabel('x',fontsize=18) df_plot.set_ylabel('f(x)',fontsize=18) df_plot.tick_params(labelsize=15) plt.show() |
まとめ
今回は，Pandasの2次元配列からグラフを作成してみました．
非常に簡単にきれいなグラフ作成が可能なので，皆さんも試してみてください！
My favorite food is Sushi and Yakiniku.
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