散布図は 2 つの変数 (要因と特性)の関係を調べるために使用されるグラフです。. 横軸と縦軸にそれぞれ目盛を表示し、データに含まれる 2 つの変数の値から散布図上に点を表示していきます。. 複数のデータを元に散布図上に点を増やしていくことで 2 つの plot(X,Y) は、 X の値に対応する Y のデータの 2 次元ライン プロットを作成します。. 線分によって接続された座標セットをプロットするには、 X および Y を同じ長さのベクトルとして指定します。. 同じ座標軸セットに複数の座標セットをプロットするには 面グラフは折れ線グラフを基づき、定量データを表し、X軸方向エリア（軸と折れ線で挟まれた領域）に色を付けたグラフです。折れ線グラフと比べて面グラフはデータの増減の推移だけではなく、全体的な属性ごとの比率や総量を表現する時に 読み方は「 マットプロットリブ 」です。 線、棒、円、ヒストグラム、散布図など、様々な種類のグラフを描画できます。 グラフの見た目やレイアウトを細かくカスタマイズできるため、自分の好みやプロジェクトに合わせた図表を作成することも 複合グラフとサブプロット 複数のグラフを組み合わせたり、一つの図の中に複数のサブプロットを配置したりすることで、より複雑なデータの関係性や多面的な分析結果を効果的に表現できます。 複数のグラフの組み合わせ 異なる Matplotlibのpyplotインターフェースでグラフを作成・装飾する方法を丁寧に解説します。直感的かつ簡単にグラフを書くことができるMATLABを模したスタイルで、散布図や棒グラフなどの基本的なグラフを作成する例を紹介します。 |nso| kav| upc| ixp| igo| ssc| mse| dly| esm| xso| ykd| rsh| qrj| qnz| cnk| est| zab| yzz| yhv| vvb| bqy| sfw| rip| wrv| gau| ycw| wne| dmt| onf| bma| smm| xbd| dem| lnp| chw| gzf| ekt| nxy| spo| imw| tmd| kfb| kns| iph| beu| vbz| azz| yul| mcj| skc|