散布図を描く方法を学びます。分析をしているときかなりの頻度で使うので、ぜひマスターして欲しいです。以下、おまじないとして書いてください。乱数を生成するコードです。以下がテンプレートです。コメントを見ればわかると思います。変えながらどう変化するかチェックして見てください。マーカの線の太さ(マーカの色と同じ。×印マーカの色について¶いっぱいあります。基本的には、並べればokです。重ねる回数が多くなる場合には、for文の利用も検討してください。複数重ねる場合は、どのデータかわかりやすくするために、色やマーカの形を変更させます。公表する論文誌がグレースケールでわかるようにせよ、とか指示が出てくるので、マーカの形を変えたほうが無難です。どのプロットがなんなのかわかりやすくするために、凡例をつけます。以下のlegendを参照してください。リストに、生成したデータを入れます。マーカの線の太さ(マーカの色と同じ。マーカの線の太さ(マーカの色と同じ。マーカの線の太さ(マーカの色と同じ。マーカの線の太さ(マーカの色と同じ。center’‘center’凡例をグラフの外に出したい:¶legendの中に、以下の引数を追加してください。はじめの数字が、右への移動量、2つ目の数字が上への移動量となります。散布図を個別に作り、並べるためにはsubplotを用います。コードの中に、suplot(1,2,x)という記述があります。これは、1行2列の描画スペースを用意し、そのx番目にグラフを描きます、という意味を持ちます。1行2列なので、合計2枚のグラフをかくことが出来ますね。リストに、生成したデータを入れます。マーカの線の太さ(マーカの色と同じ。マーカの線の太さ(マーカの色と同じ。縦軸最小最大plt.show()4枚を並べたい場合には、以下のように描きます。横のグラフ同士の幅、縦のグラフ同士の幅で調整します。リストに、生成したデータを入れます。マーカの線の太さ(マーカの色と同じ。マーカの線の太さ(マーカの色と同じ。マーカの線の太さ(マーカの色と同じ。マーカの線の太さ(マーカの色と同じ。縦軸最小最大plt.show()上のグラフは、以下のようにfor文を利用することで、まとめて描くことが出来ます。わからない場合は、for文とリストを復習してから解読してみてください。リストに、生成したデータを入れます。マーカの線の太さ(マーカの色と同じ。分析しているとき、条件によってマーカの色を変えたいときがかなりよくあります。このテクニックについて説明します。以下のデータを見てください。横軸が1.00以上のものだけ青にしてみたいとします。以下のコードを実行して見てください。Dat01の0列目のデータの中から、1を超える部分だけ、Trueが返されます。0]と指定すると、Dat01の0列目の、1以上のデータのみが対象となります。1.02821804]このように、Dat01の0列目の、1以上のデータだけが抜き出されています。これを応用すると、以下のように条件を満たしているときだけ色を変える、ということも容易に行えます。散布図を利用したデータ分析の演習¶Aさんは、どういう人が試験で高い点数を取れるのか調べてみることにしました。仮説として、授業に出た回数と、試験前の勉強時間が重要だと考え、以下のデータを集めました。リストで定義(本当はcsvでデータを保存しておき、それをロードしますが。np.array(Y)データだけを見ても、よくわかりません。傾向を掴むために、60点未満を赤、60点以上を青にして、散布図を描いて見ます。1))plt.show()データの羅列を見るだけではよくわかりませんでしたが、7回以上授業に出席した方が良い、5時間以上は勉強した方が良いなどのことがわかりました。このように、散布図はシンプルな分析手法ですが、割と強力なので良く使います。別の方法として、scatterの引数のcにYを入れ、cmapに色合いを指定する方法があります。濃度が試験得点を表すわけです。先ほどとは異なり少し見にくいですが、情報量は多くなります。0x119f3a630>作成した画像を保存するには、plt.show()を使わずに、以下のように書けばokです。別の表し方として、以下のように書くことで、3次元の散布図を描くことができます。傾向を読み取るのが難しくなるので、(立体的でかっこいいので、なんか分析してるっぽい感じはしますが)あまりおすすめしません。plot")plt.show()。