2.10.2----Python データ視覚化

例 10: 異なる季節における 4 つの樹種の細根バイオマス

細根バイオマスは、土壌から水と栄養素を吸収する根の能力を反映し、植物の地下部分の炭素隔離能力の指標となります。

重要な現れ。異なる樹種の細根バイオマスには差があり、各樹種の細根バイオマスの違いは季節が異なるとより明白でした。

大学でマッソンマツ、クスノキ、モミ、キンモクセイの4樹種をそれぞれ春、夏、秋に観察し記録したとする。

表 2-9 に示すように、さまざまな樹種の細根バイオマスが記録されました。

表 2-9 のデータに従って、「季節」列のデータを X 軸のスケール ラベルとして使用し、他の列のデータを次のように使用します。

y軸のデータは、松、クスノキ、モミ、キンモクセイの細根バイオマスの誤差棒グラフを描画し、具体的なコードは以下のとおりです。

[26] では:

# 10_ファインルート_バイオマス

numpyをnpとしてインポート

matplotlib.pyplotをpltとしてインポート

plt.rcParams['font.family'] = 'シムヘイ'

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# X軸とY軸のデータ を準備する

x = np.arange(3)

y1 = np.array([2.04, 1.57, 1.63])

y2 = np.array([1.69, 1.61, 1.64])

y3 = np.array([4.65, 4.99, 4.94])

y4 = np.array([3.39, 2.33, 4.10])

#測定偏差を指定します

エラー1 = [0.16、0.08、0.10]

エラー 2 = [0.27, 0.14, 0.14]

エラー3 = [0.34, 0.32, 0.29]

エラー4 = [0.23, 0.23, 0.39]

バーの幅 = 0.2

# ヒストグラムを描く

plt.bar(x, y1, bar_width)

plt.bar(x + bar_width, y2, bar_width, align="center",

　　 check_label=[「 春 」、「 夏 」、「 秋 」])

plt.bar(x + 2 * バー幅, y3, バー幅)

plt.bar(x + 3 * bar_width, y4, bar_width)

# エラーバーの描画 : バーのサイズは 3、 線の幅は 3、 線の色は黒 、 データ ポイントはピクセルとしてマークされます。

plt.errorbar(x, y1, yerr=error1, capsize=3, elinewidth=2, fmt='k,')

plt.errorbar(x + bar_width, y2, yerr=error2, capsize=3,

elinewidth=2, fmt='k,')

plt.errorbar(x + 2 * bar_width, y3, yerr=error3, capsize=3,

elinewidth=2, fmt='k,')

plt.errorbar(x + 3 * bar_width, y4, yerr=error4, capsize=3,

elinewidth=2, fmt='k,')

plt.show()

プログラムを実行すると、その結果が図 2-24 に示されます。

図 2-24 では、 X 軸は季節を表し、 Y 軸は細根の現存量を表し、青、オレンジ、緑、赤の列が順番に表示されます。

マソンパイン、クスノキ、モミ、キンモクセイを表し、柱の上の短い黒い線はエラーバーを表します。図 2-24 からわかるように、中国のモミは

細根の現存量が最も多く、中国モミの水分や養分を吸収する能力が最も強いことを示し、クスノキの細根の現存量が最も少なく、

木は水や養分を吸収する能力が最も低いです。

知らせ：

この章で紹介する単純なチャート (レーダー チャートを除く) は、pyplot モジュールのプロット関数を使用して描画できます。

Axesクラスの描画関数と同名のメソッドで描画します。たとえば、pyplot モジュールの bar() 関数は Axes クラスと同じです。

bar() メソッドは縦棒グラフを描画でき、パラメータはほぼ同じです (self を除く)。この章で設計された例は比較的簡単なので、

比較的単純なので、すべての例は pyplot モジュールの描画関数によって実装されています。

2.11 章の概要

この章では主に、matplotlib の描画関数を使用して折れ線グラフや縦棒グラフなどの単純なグラフを描画する方法を紹介します。

または積み上げ縦棒、棒または積み上げ棒、積み上げエリア、ヒストグラム、パイまたはドーナツ、散布図またはバブル

プロット、箱ひげ図、レーダー チャート、エラーバー プロット。この章の内容を学んで、描画機能の使い方をマスターしていただければ幸いです。

これらの関数を使用して簡単なグラフを描画し、その後の学習のための強固な基礎を築くことができます。

2.12 演習

1. 空白を埋める

1. Lot() 関数は、複数のクラス オブジェクトを含むリストを返します。

2. 一般的なグラフには、積み上げ面グラフ、積み上げ縦棒グラフ、積み上げ棒グラフなどがあります。

3. pyplot によって描画されるヒストグラムには、デフォルトで長方形のバーが表示されます。

2. 判断に関する質問

1. pyplot は、errorbar() 関数を使用して誤差棒グラフを描画することしかできません。( )

2. pyplot は barh() 関数を使用して積み上げ棒グラフを描画できます。( )

3. pyplot によって描画された箱ひげ図には、デフォルトでは外れ値が表示されません。( )

3. 多肢選択問題

1. 以下の機能のうち、レーダーチャートを素早く描画できる機能は( )です。

バー（）

B．十二()

hist()

D．polar()

2. pyplot が barh() 関数を呼び出して描画する場合、チャートのスケール ラベルを設定するためにどのパラメーターを使用できますか? ( )

幅

B．身長

C．tick_label

D．整列

3. 次のコード部分を読んでください。

plt.bar(x, y1, tiny_label=["A", "B", "C", "D"])

plt.bar(x, y2,bottom=y1,tick_label=["A", "B", "C", "D"])

上記コードの bar() 関数の一番下のパラメータの関数は ( ) です。

A．後で描いたバーを先に描いたバーの下に配置する

B．後で描いたバーを先に描いたバーの上に配置する

C．後で描画したバーを、先に描画したバーの左側に配置します。

D．後で描いたバーを先に描いたバーの右側に配置します

4. 以下のオプションのうち、プログラム動作による影響は( )となります。

A．

numpyをnpとしてインポート

matplotlib.pyplotをpltとしてインポート

データ = np.array([20, 50, 10, 15, 30, 55])

pie_labels = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'])

plt.pie(データ、ラベル=pie_labels)

plt.show()

B．

numpyをnpとしてインポート

matplotlib.pyplotをpltとしてインポート

データ = np.array([20, 50, 10, 15, 30, 55])

pie_labels = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'])

plt.pie(データ、半径=1.5、ラベル=pie_labels)

plt.show()

C．

numpyをnpとしてインポート

matplotlib.pyplotをpltとしてインポート

データ = np.array([20, 50, 10, 15, 30, 55])

pie_labels = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'])

plt.pie(データ、半径=1.5、爆発=[0, 0.2, 0, 0, 0, 0],ラベル=pie_labels)

plt.show()

D．

numpyをnpとしてインポート

matplotlib.pyplotをpltとしてインポート

データ = np.array([20, 50, 10, 15, 30, 55])

pie_labels = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'])

plt.pie(data, radius=1.5, wedgeprops={'width': 0.6},labels=pie_labels)

plt.show()

5. boxplot()関数で描画した箱ひげ図については、以下の記述が正しいです( )。

A．箱ひげ図の外れ値に対応する記号は、デフォルトでアスタリスクになります。

B．箱ひげ図は垂直方向にのみ配置でき、水平方向には配置できません

C．箱ひげ図にはデフォルトで箱が表示されます

D．箱ひげ図はデフォルトでは外れ値を表示しません

4. プログラミングに関する質問

1. 実験中学校では高校２学期に模擬試験が実施され、試験後に男女全員の各教科の得点が集計されたことがわかっている。

平均成績の結果を表 2-10 に示します。

 次のようにグラフを描きます。

(1) ヒストグラムを描きます。ヒストグラムの X 軸は主題、 Y 軸は平均成績です。

(2) 積み上げ縦棒グラフを描画します。積み上げ縦棒グラフでは、 X 軸に科目が表示され、 Y 軸に評点平均が表示されます。

2. インターネット電子商取引のダークホースとして、Pinduoduo はわずか数年でユーザー数 3 億人を超えました。2019年9月

毎月の Pinduoduo プラットフォームは、すべてのサブカテゴリーの売上に関する統計を作成しており、その結果を表 2-11 に示します。