1. シンプルな線グラフの作成
データの話になると、線グラフは大事な日の記録を残すノートみたいなものだよね。点と点が線でつながっていて、時間の経過や他のパラメータの変化に応じて値がどう変わるかを示してくれるんだ。
じゃあ、Matplotlibで線グラフを作る基本的な例から始めてみよう。
import matplotlib.pyplot as plt
# グラフのデータ
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
# 線グラフの作成
plt.plot(x, y)
# グラフを表示
plt.show()
このシンプルなコードで、yの各要素がxの対応する要素にどう依存しているかを示す線グラフが作れるよ。特に難しいことはない—リストを渡すだけで、Matplotlibがすべてやってくれる！
2. グラフのカスタマイズ
最初のグラフを作ったので、次はそれをちょっとおしゃれにしてみましょう！見た目が良いと第一印象もバッチリだからね。
色や線のスタイルを設定
情報をより際立たせるために、色や異なる線のスタイルが必要なときがあるよね。少しスタイルを追加してみよう：
plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='--', marker='o')ここで、color、linestyle、markerを使って、それぞれ色、線のスタイル（例えば破線）、マーカーの種類（例えば丸）を設定しているよ。
タイトルとラベルの追加
タイトルやラベルがないと、グラフはただのエレガントな線に過ぎないよね。だから、タイトルと軸ラベルを追加しよう：
plt.title("線グラフの例")
plt.xlabel("x軸")
plt.ylabel("y軸")正直に言うと、自分にも他人にも分かりやすくするために、常にグラフにタイトルとラベルを付けよう。そうすることで、グラフが何を意味しているかをすぐに理解できるはず！
グラフの凡例
グラフ上に複数の線がある場合、凡例を追加して区別できるようにしよう。
plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='--', marker='o', label='ライン1')
plt.plot(x2, y2, color='red', linestyle='--', marker='X', label='ライン2')
plt.legend()これで、見る人も混乱することなく、全員があなたのプロフェッショナリズムに感動するよ。
3. 実践課題
スキルを磨くために、インスピレーションのあるデータで線グラフを作ってみよう。たとえば、一週間の気温データ:
days = ["月", "火", "水", "木", "金", "土", "日"]
temperatures = [20, 22, 23, 21, 24, 25, 26]
plt.plot(days, temperatures, color='green', linestyle='-', marker='s', label='気温')
plt.title("一週間の気温変化")
plt.xlabel("曜日")
plt.ylabel("気温, °C")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
この例では、四角いマーカーと基本的な線を追加しているよ。それに加えて、データを見やすくするためにplt.grid(True)でグリッドを有効にしているよ。
あれれ！？何かおかしい...
まあ、こんなこともあるよね。グラフが変に見える場合は以下を確認してみて：
xとyのリストの長さが一致していることを確認。長さが合わないと、何も描画されないよ。- 文法エラーがないか確認。関数やパラメータの書き間違いがあると、グラフの印象が台無しになるからね。
覚えておいて、可視化は見た目だけじゃなくて、効率性も大事だよ。グラフは役に立ち、情報量のあるものであるべきだ。グラフを作るたびに、「このグラフでデータから新しい発見ができるか？」と自問してみよう。
では、これでMatplotlibで基本的な線グラフを作ったり設定したりする方法を学んだね。この強力なツールを使えば、たくさんのデータを素敵でセンスのある方法で可視化できるよ。次の講義では、さらに印象的なグラフを作る方法を学びに行こう！
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