こんな感じのグラフを見ると、「なんか分析してる」って感じしますよね?(語彙が乏しくてすいません。)
下のような手順で、画像のようなグラフを描画してみようと思います。
ヒストグラム
コード
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 対象データ(平均0、標準偏差10の正規乱数を1000個生成)
x = np.random.normal(0, 10, 1000)
# figureを生成する
fig = plt.figure()
# axをfigureに設定する
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# axesにplot
ax.hist(x, bins=10)
# 表示する
plt.show()
実行結果
ヒストグラム+正規分布曲線
コード
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm
# 対象データ(平均0、標準偏差10の正規乱数)
x = np.random.normal(0, 10, 10000)
# figureを生成する
fig = plt.figure()
# axをfigureに設定する
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# axesにplot
ax.hist(x, bins=30, density=True)
# 対象データ(平均0、標準偏差10の正規分布の確率密度関数のグラフ)
X = np.linspace(-50, 50, 100)
Y = norm.pdf(X, loc=0, scale=10)
ax.plot(X, Y, c="red")
# 表示する
plt.show()
実行結果
まとめ
一つ要素が増えただけで(コード的にも2行プラス)、なんか高度ぽいグラフが書けました!
とても小さな進歩かもしれないですが、こうやってそれっぽいことを繰り返していくのが、上達のロードマップかな!なんて信じて、今よりちょっと+α精神でやっていきます。