散布図(1)
横軸が時間軸の場合、折れ線グラフが役立ちます。一方で、たとえば2つの変数の間に相関があるかどうかを評価したい場合など、多くのケースでは散布図の方が適しています。散布図を作成する例を以下に示します。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x,y)
plt.show()
引き続き、2007年の各国のGDPと平均寿命のデータである、gdp_cap と life_exp の関係を示すグラフを扱いましょう。散布図の方が、より良い選択肢かもしれません。
今回も、matplotlib.pyplot パッケージは plt として利用できます。
この演習はコースの一部です
Python中級
演習の手順
- スクリプト内の折れ線グラフを散布図に変更します。
- 1人当たりGDPを対数スケールで表示すると、相関が明確になります。
plt.xscale('log')という行を追加します。 - グラフを表示するために、スクリプトの最後に
plt.show()を追加します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Change the line plot below to a scatter plot
plt.plot(gdp_cap, life_exp)
# Put the x-axis on a logarithmic scale
# Show plot