これで、データの作成とプロットに移ることができます。手順2-プロットするデータポイントの作成Pythonスクリプトでは、使用するデータを作成します。2Dで作業しているため、データポイントごとにX座標とY座標が必要になります。matplotlibがどのように機能するかを最もよく理解するために、データを実際のシナリオに関連付けます。コーヒーショップの所有者であるふりをしてみましょう。年間を通しての平均的な天気とアイスコーヒーの合計購入数との関係に興味があります。[変数]は、1か月あたりに販売されるアイスコーヒーの総数であり、Y変数は各月の華氏の平均気温。Pythonスクリプトでは、2つのリスト変数を作成します。それぞれのhttps://www.digitalocean.com/community/tutorials/understanding-lists-in-python-3[lists]の各アイテムは、各月(1月から12月)のデータを表します。1月の平均気温は華氏32度で、コーヒーショップでは590個のアイスコーヒーを販売していました。pltデータが得られたので、プロットを開始できます。ステップ3-データのプロット散布図は、2つの変数間の関係を決定するのに最適です。この例では、このグラフタイプを使用します。scatter()+`関数を使用します。この関数には、X座標値とY座標値を表す2つの引数が必要です。plt.show()+`を使用してプロットを表示することも指定する必要があります。先に進む前に、スクリプトが機能していることを確認しましょう。スクリプトを保存し、コマンドラインから実行します。scatter.pyすべてがうまくいけば、次のようにウィンドウにプロットが表示されるはずです。plot]このウィンドウは、データの表示に最適です。インタラクティブであり、ラベルや座標を表示するホバリング、ズームインまたはズームアウト、保存などのいくつかの機能が含まれています。ステップ4-タイトルとラベルの追加スクリプトが適切に動作していることがわかったので、プロットに情報を追加し始めることができます。データが何を表すかを明確にするために、タイトルと各軸のラベルを含めましょう。最初にタイトルを追加します。plt.show()+`行の前にタイトルを追加します。plot.title`行のすぐ下に軸のラベルを追加します。scatter.py......スクリプトを保存して再度実行すると、より有益な更新されたプロットが表示されます。更新されたプロットは次のようになります。Yラベルのある散布図プロット]ステップ5-プロットのカスタマイズ使用するすべてのデータセットは一意であり、情報の表示方法をカスタマイズできることが重要です。視覚化も芸術であることに注意してください。matplotlibには、さまざまな色、ポイントシンボル、サイズ変更など、多くのカスタマイズ機能が含まれています。ニーズに応じて、軸に異なる範囲を使用して、異なるスケールで遊んでみたいと思うかもしれません。次のように、軸の新しい範囲を指定することにより、デフォルトのパラメーターを変更できます。Sales')plt.show()...元のプロットからの点は少し小さく見えたので、青は希望の色ではないかもしれません。ポイントに円ではなく三角形が必要です。plt.scatter()+`呼び出しでこれらの変更を行わなければなりません。次のパラメーターを変更します。‘o’可能なマーカーには、ダイヤモンド、六角形、星など、さまざまな形状が含まれます。色の選択には、青、緑、赤、マゼンタが含まれますが、これらに限定されません。16進文字列を提供することもできます。可能なhttp://matplotlib.org/api/markers_api.html[markers]およびhttp://matplotlib.org/api/colors_api.html[colors]の包括的なリストについては、matplotlibのドキュメントを参照してください。)更新されたスクリプトを実行する前に、コードが正しいことを再確認できます。カスタムプロットの更新されたスクリプトは次のようになります。plotplt.show()手順6に進む前に、必ずスクリプトを保存してください。ステップ6-プロットの保存コードが完成したので、それを実行して新しいカスタマイズされたプロットを見てみましょう。scatter.pyウィンドウが開き、プロットが表示されます。Yラベルが付いた最終的な散布図で、大きな赤い三角形の点でカスタマイズされています。]次に、下部のツールバーにあるディスクのアイコンである保存ボタンをクリックして、プロットを保存します。画像はインタラクティブなグラフではなくPNGとして保存されることに注意してください。これで、独自の散布図が作成されました。おめでとうございます!結論このチュートリアルでは、Pythonでmatplotlibを使用してデータをプロットする方法を学びました。データを視覚化し、プロットをカスタマイズできるようになりました。3でmatplotlibを使用した単語の頻度]。