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

4.6

 密度と等高線図

輪郭や色分けされた領域を使用して

3

次元データを

2

次元で表示すると便利な場合があります。

このために

Matplotlib

では

3

つの関数を提供しています。等高線図には

plt.contour

、塗りつぶし

た等高線図には

plt.contourf

、画像を表示する場合は

plt.imshow

です。この節では、これらを使っ

た例を紹介します。まず、

Jupyter notebook

を設定して使用する関数をインポートします。

In[1]: %matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

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

import numpy as np

4.6.1

 

3

次元関数の可視化

最初に関数

z

＝

f

(

x

,

y

)

の等高線図を作成しましょう。関数

f

は次の関数を使います。（この関数

は

「2.5 配列の計算：ブロードキャスト」で、配列のブロードキャストを説明するのに使用しまし

た）。

In[2]: def f(x, y):

return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)

等高線図は、

plt.contour

関数を使用して作成できます。

x

値のグリッド、

y

値のグリッド、

z

値のグリッドの

3

つの引数を取ります。

x

と

y

の値はプロット上の位置を表し、

z

値は輪郭レベ

ルで表されます。このようなデータを準備するには、

1

次元配