python前書きPythonはデータの処理に最適です。多くの場合、データセットには複数の変数と多くのインスタンスが含まれ、何が起こっているのかを把握するのが難しくなります。データの視覚化は、データのパターンを識別するのに役立つ便利な方法です。あなたが不動産業者であり、家の年齢とその販売価格の関係を理解し​​ようとしているとします。データに5つの家から成る1つのブロックが含まれていれば、何が起こっているのかを把握するのはそれほど難しくありません。500の家の町全体からのデータを使用したいとします。すると、年齢が価格にどのように影響するかを理解することがかなり難しくなります。販売価格と年齢をプロットすることでデータを視覚化することで、2つの間に存在する関係を明らかにすることができます。視覚化は、特にデータに精通していない人に、概念を普遍的な方法ですばやく簡単に伝える方法です。データを扱うときは常に、視覚化は分析の必要な部分です。[matplotlib]を使用します。Dによって作成されました。ハンターはそれ以来、非常に活発なオープンソース開発コミュニティプロジェクトになりました。高品質の折れ線グラフ、散布図、ヒストグラム、棒グラフなどを生成できます。各プロットは異なる方法でデータを表示します。データの最も有益なプロットに落ち着く前に、さまざまなタイプのプロットを試してみると便利です。視覚化は芸術と科学の融合であることに留意してください。視覚化の重要性を考慮して、このチュートリアルではmatplotlibを使用してPythonでデータをプロットする方法を説明します。少数のデータセットを使用して散布図を生成し、タイトルや凡例などの情報をプロットに追加し、プロットポイントの外観を変更してプロットをカスタマイズします。3をインストールし、コンピューターにローカルプログラミング環境をセットアップする必要があります。[オペレーティングシステムに適したインストールおよびセットアップガイド]。ステップ1-matplotlibのインポートPythonで作業を始める前に、matplotlibモジュールがインストールされていることを再確認しましょう。コマンドラインで、次のコマンドを実行してmatplotlibを確認します。matplotlib"matplotlibがインストールされている場合、このコマンドはエラーなしで完了し、準備完了です。ない場合は、エラーメッセージが表示されます。'matplolib'エラーメッセージが表示された場合は、pipを使用してライブラリをダウンロードします。[インポート]できます。このチュートリアルで使用するスクリプト「++」を作成しましょう。次に、スクリプトで、matplotlibをインポートします。プロットモジュール(pyplot)のみを使用するため、インポートするときに指定します。