2021年5月25日AI/ML機械学習はじめに前回の記事でPythonの機械学習ライブラリの超定番であるscikit-learnでとりあえずデータを読み込むところまでご紹介しました。読み込んだデータをpndasのデータフレームにとりこんでデータの概要を確認することが出来ました。今回は、取り込んだデータをmatplotlibというグラフ表示用のモジュールを使ってグラフ表示してみましょう。matplotlibも様々なグラフを用いてデータを視覚化する定番のモジュールです。データ分析の前に傾向を把握しておくことはとても大事なことです。良くできたライブラリなので、手順はそれほど複雑では有りません。本記事ではデータをまずはグラフにする手順をご紹介します。グラフも棒グラフや折れ線グラフなどと言ったものがありますが、データの傾向を掴むには役に立つものです。今回は紹介しませんが、matplotlibにはデータを三次元グラフ化する機能も有り、データの可視化に優れた特性があります。自分でデータを分析する分にはそれほど立派な可視化(ビジュアライゼーション)は必要とされないかもしれませんが、その一方で人に説明する際はデータのわかりやすい可視化は昨今では必須と言ってもいい状態になってきました。matplotlibをつかったデータビジュアライゼーションになれておくと、あとあと有益だと思います。matplotlibでグラフ化する処理の流れそれでは処理の流れを説明します!scikit-learnのデータをpandasのデータフレームに取り込むこれは前回ご説明したとおりです。ちなみにデータの内容はこんな感じです。グラフ化する項目をリストで指定、描画域を調整してグラフを表示するcolumns_nに表示する項目のリストを格納します。今回は4項目しかないのですべて表示します。表示結果は以下になります。ヒストグラム表示df[columns_n].hist()plt.show()おわりにmatplotlibでグラフを表示する方法をご説明しました。使用法に関しては様々あります。そのすべてをご紹介するには一冊の本になってしまいますので割愛いたしますが、参考までにリンクと参考書籍をご案内いたします。必須サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。免責事項に関してリンク先のように取り扱うことといたします。自動化ラボっ!シェアTOPへ。