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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_caplife_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

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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
コードを編集して実行