Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

4.4

 単純な散布図

235

●

plt.xlim()

→

ax.set_xlim()

●

plt.ylim()

→

ax.set_ylim()

●

plt.title()

→

ax.set_title()

オブジェクト指向インターフェースを使用する場合、こうした関数を個別に呼び出すので

はなく、

ax.set()

メソッドを使用してすべてのプロパティを同時に設定する方が便利です

（図4-19）。

In[16]: ax = plt.axes()

ax.plot(x, np.sin(x))

ax.set(xlim=(0, 10), ylim=(-2, 2),

xlabel='x', ylabel='sin(x)',

title='A Simple Plot');

図4-19　ax.setメソッドを使った、複数属性の同時設定例

4.4

 単純な散布図

線グラフによく似た単純な散布図（

scatter plots

）も、一般的によく使用されるプロットです。線

分で結合された点の代わりに、点、円、または他の形状でそれぞれの点を個別に表します。いつも

のように

Jupyter notebook

を設定し、必要な機能をインポートします。

In[1]: %matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('seaborn-whitegrid')

import numpy as np