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

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4

章 

Matplotlib

による可視化

4.4.1

 

plt.plot

を使った散布図

前の節では、

plt.plot

または

ax.plot

を使って線グラフを作成しました。散布図もこの同じ関数

を使います（図 4-20）。

In[2]: x = np.linspace(0, 10, 30)

y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, 'o', color='black');

図4-20　散布図の例

3

番目の引数には、プロットに使用するシンボルの種類を表す文字を指定します。線スタイルを

制御するために

'-'

や

'--'

などを指定できるのと同じように、点マーカーのスタイルには独自の短

い文字コードが割り当てられています。使用可能なシンボルの完全なリストは、

plt.plot

のドキュ

メントまたは

Matplotlib

のオンラインマニュアルに記載されています。ほとんどの場合は直感的で

す。ここでは、一般的なものをいくつか示します（図 4-21）。

In[3]: rng = np.random.RandomState(0)

for marker in ['o', '.', ',', 'x', '+', 'v', '^', '<', '>', 's', 'd']:

plt.plot(rng.rand(5), rng.rand(5), marker,

label="marker='{0}'".format(marker))

plt.legend(numpoints=1)

plt.xlim(0, 1.8); ...