Matplotlib PyCharm

1. PyCharm に Matplotlib をインストールする
2. PyCharm に Matplotlib を手動でインストールする
3. Matplotlib によるプロットの種類
4. まとめ

Matplotlib は、2D グラフとプロットを作成するために使用される Python スクリプト モジュールです。 線のスタイル、フォント属性、書式設定軸、およびその他の機能を制御する機能を備えています。

エラー チャート、バー チャート、パワー スペクトル、ヒストグラムなど、さまざまなグラフとプロットを提供します。

Matplotlib は、より大きな SciPy スタックを処理するために作成されたマルチプラットフォームのデータ視覚化パッケージであり、NumPy 配列に基づいています。 ビジュアライゼーションの最大の利点の 1つは、膨大な量のデータを簡単に理解できる形式で視覚的にアクセスできることです。

PyCharm に Matplotlib をインストールする

Matplotlib モジュールを PyCharm IDE にインストールするには、IDE のターミナルで次のコードを実行します。

C:\Users\Your Name>pip install matplotlib

次に、import キーワードを使用して、PyCharm IDE のプログラムに Matplotlib モジュールをインポートします。

import matplotlib

PyCharm に Matplotlib を手動でインストールする

有名なデータ視覚化ライブラリ matplotlib を PyCharm IDE に手動でインストールするには、次の手順に従います。

Matplotlib によるプロットの種類

上で述べたように、Matplotlib ライブラリの助けを借りて、さまざまなプロットやグラフを作成できます。 そのため、ここではそれらのいくつかについて説明します。

Matplotlib を使用したライン プロット

その名前が示すように、ライン プロットは x 軸と y 軸上に直線を形成します。 直線の 2D ラインを作成する配列形式でパラメーターを挿入する必要があります。

import sys
import matplotlib

# %matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xpoints = np.array([2, 6])
ypoints = np.array([5, 12])

plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()

出力：

Matplotlib マーカー

Matplotlib グラフでマーカーを管理する独自の方法は、Matplotlib マーカーと呼ばれます。 グラフは、さまざまなマーカーやその他の表示アイコンが付属しているため、marker 関数を使用してカスタマイズできます。

以下は、最も一般的に使用されるマーカーの一部です。

例を使ってこれらすべてを理解しましょう。

ポイントマーカー用

これを形成するには、. を使用します。 コードは次のとおりです。

import sys
import matplotlib

# %matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([5, 13, 21, 25])

# for point marker

plt.plot(ypoints, marker=".")
plt.show()

出力：

サークルマーカー用

o (円) マーカーを作成するには、次のコードを使用します。

import sys
import matplotlib

# %matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([4, 9, 19, 26])

# for circle
plt.plot(ypoints, marker="o")
plt.show()

出力：

Matplotlib グリッド

グラフィック内のグリッドは、axes オブジェクトの grid() 関数を使用して表示または非表示にできます。

以下は、Matplotlib グリッドのコードです。

import sys
import matplotlib

# %matplotlib inline

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105])
y = np.array([140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230])

plt.plot(x, y)

plt.grid()

plt.show()

出力：

Matplotlibバー

さまざまなカテゴリの値の進行状況を表示するには、bar() 関数を使用できます。

import sys
import matplotlib

# %matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array(["Maths", "Physics", "Chemistry", "Biology"])
y = np.array([80, 84, 75, 90])

plt.bar(x, y)
plt.show()

出力：

Matplotlib ヒストグラム

ヒストグラム グラフは、特定の間隔での度数分布を説明します。

import sys
import matplotlib

# %matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.normal(140, 30, 270)

plt.hist(x)
plt.show()

出力：

まとめ

Matplotlib は、挿入された情報を視覚化する 2D グラフを作成します。 この記事では、Matplotlib モジュールの助けを借りてプロットできるすべての主要なグラフをカバーしようとしました。

Matplotlib と幅広いオペレーティング システムおよびグラフィックス バックエンドとの互換性は、その重要な利点の 1つです。 使用するオペレーティング システムや好みの出力形式に関係なく、Matplotlib を利用して機能することができます。