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

294

4

章 

Matplotlib

による可視化

hist_and_lines()

図4-91　Seabornスタイル

こうしたさまざまなスタイルの組み込みオプションを駆使することで、

Matplotlib

は対話的な可

視化向け、および出版向けの図の作成、どちらに対しても有益なツールとなっています。本書では、

プロットを作成するときにこれらのスタイルのいずれかを使用します。

4.14

 

Matplotlib

を使った

3

次元プロット

Matplotlib

は当初、

2

次元のプロットのみを念頭に置いて設計されましたが、

1.0

リリースの頃、

Matplotlib

の

2

次元ツールの上に、いくつかの

3

次元プロットユーティリティが構築されました。そ

の結果、

Matplotlib

は（ある程度の制限はあるものの）

3

次元データの可視化も行える利便性の高い

ツールとなりました。

Matplotlib

の初期インストールに含まれている

mplot3d

ツールキットをイン

ポートして、

3

次元プロットを有効にします（図 4-92）。

In[1]: from mpl_toolkits import mplot3d

このサブモジュールがインポートされると、

projection = '3d'

というキーワードを通常の軸生

成関数に渡すことで、

3

次元の軸を作成できます。

In[2]: %matplotlib inline

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

In[3]: fig = plt.figure() ...