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

図4-23　線スタイルと点マーカーのカスタマイズ

plt.plot

関数の柔軟性により、さまざまな可視化オプションが利用可能です。使用可能なオプ

ションの詳細については、

plt.plot

のマニュアルを参照してください。

4.4.2

 

plt.scatter

を使った散布図

散布図を作成するためのさらに強力な方法は、

plt.scatter

関数を使うことです（図 4-24）。これ

は

plt.plot

関数と非常によく似ています。

In[6]: plt.scatter(x, y, marker='o');

図4-24　単純な散布図

plt.plot

との主な違いは、それぞれの点のプロパティ（サイズ、面の色、境界線の色など）を個

別に制御したり、データにマッピングできることです。

これを使って、さまざまな色と大きさを持つランダムな点の散布図を作成してみましょう。重な

り合った点をよりよく表示するために、

alpha

キーワードを使用して透過レベルを調整します（図

4-25）。

In[7]: rng = np.random.RandomState(0)

4.4

 単純な散布図

239

x = rng.randn(100)

y = rng.randn(100)

colors = rng.rand(100) ...