機械学習でも活躍するMatplotlibの使い方

Pythonでは実に様々なライブラリを使用する事ができ、それぞれの特徴を生かしながら、併用していく事がエンジニアには求められます。そして今回紹介するMatplotlibも非常に有力な特徴を持ったライブラリで、自由に数値をグラフ化し、人間およびAIの視覚的な理解を促してくれます。Matplotlibの使い方や、どのような事ができるのかについて、ご紹介していきます。

機械学習でも活躍するMatplotlibの使い方

機械学習でも活躍するMatplotlibの使い方

Matplotlibとは

Matplotlibは、Pythonにおいてグラフを描画するためのライブラリです。

Pythonで使える無料のライブラリ

Pythonを使ってデータを解析し、数値を算出することはできても、実際にその数値がどのような意味を持っているかは、視覚的に明らかにしないと見えてこない部分もあります。

2Dや3Dで表示されるグラフは、そういった意味のなさそうな数字を適切に配置し、図を描画することでその数字がどういった意味があるのかを明らかにしてくれます。

Matplotlibはそんなグラフ描画に不可欠なライブラリとなっていますが、オープンソースで誰でも無料で利用する事ができるため、運用が進んでいます。


Video Matplotlibとは

Numpyとの併用も一般的

Matplotlibのグラフ描画能力は確かに優秀ですが、そのためにはあらかじめデータを整理し、数値計算を行っておく必要があります。

そこで活躍するのが、同じくPython向けライブラリであるNumpyの存在です。Numpyは数値計算を高速で行うためのライブラリで、Matplotlibと併用する事で大きな効果を発揮します。

NumpyとMatplotlibは併用する事が一般的であるため、基本的にMatplotlibを使う場合にはNumpyも同時に運用することになるでしょう。

 

開発環境パッケージの有効活用を

Matplotlibを実際にインストールする場合、以下のコマンドを実行することで行えます。

pip install Matplotlib

また、初めてMatplotlibを運用するというだけでなく、Pythonの利用もこれからという場合には、開発環境に必要なものがパッケージになった、Anacondaのインストールもおすすめです。

AnacondaはPythonを使う人に向けて提供されている、様々なライブラリがひとつになったパッケージツールで、これをインストールしておけば準備は全て完了できます。

データサイエンスに関わる様々なツールを試してみたいという人は、あらかじめインストールしておくと良いでしょう。

Anaconda公式サイトhttps://www.anaconda.com/products/individual#macos

Matplotlibでできること

続いて、Matplotlibで実際に活用する事ができるグラフの内容について見ていきましょう。

Matplotlibを使って出力できるグラフは多岐に渡りますが、どのようなデータを扱うか、どのような結果を求めるかによって、出力すべきグラフは異なります。

それぞれの違いと使い方に注目しておく事が大切です。

Matplotlibを使って出力できるグラフは多岐に渡りますが、どのようなデータを扱うか、どのような結果を求めるかによって、出力すべきグラフは異なります。

Matplotlibを使って出力できるグラフは多岐に渡りますが、どのようなデータを扱うか、どのような結果を求めるかによって、出力すべきグラフは異なります。

機械学習に有効なデータの視覚化

そもそも、Matplotlibによって数値をグラフ化することのメリットは、全ての数字が正常であるかどうかをチェックするためのものでもあります。

グラフを生成していくにつれ、明らかに値がおかしく、グラフの形状が乱れている部分が現れることも増えてくるでしょう。

その場合、そのグラフには外れ値が含まれており、おかしなデータをそこで弾き出す事ができます。

実際に数字をグラフという関数の中に放り込む事で、数値の正しさがどのあたりにあるのかを探る事ができるというわけです。

Matplotlibで実際に活用する事ができるグラフの内容について見ていきましょう。

Matplotlibで実際に活用する事ができるグラフの内容について見ていきましょう。

折れ線グラフ

Matplotlibで描画できるグラフで最もスタンダードなものが、折れ線グラフです。

折れ線グラフはx軸とy軸の二次元に描かれるグラフで、点と線を結ぶことで描かれます。時間経過に応じて変化する数値を把握する際に使われる事が多く、時間と気温の変化など、データに時間に関わる数値が含まれる場合は活用していきましょう。

散布図

散布図も横軸と縦軸を使って数値を描画していく方式ですが、こちらは物事の相関関係を予想する上で使われます。

描画した点が右上がりなら正の相関、下がっていれば負の相関という結果を見出す事ができるだけでなく、明らかな外れ値がある場合には一眼で発見する事ができる点も特徴です。

ヒストグラム(柱状グラフ)

ヒストグラムは横軸と縦軸でグラフを描き、度数分布を表すのに有効な手法です。グラフのx軸を階級、y軸を度数とし、区間ごとにデータを描画する事で、柱状に各数値を表現する事ができます。

今年収穫されたミカンの中で、個数あたりの重さでの中央値は幾らかなど、統計的なデータを収集したい際には活躍してくれるグラフと言えます。

円グラフ

円グラフは、各数値をグループに分け、全体の中でそれぞれがどれくらいの割合を占めているかを把握するためのグラフです。

人口における男女比や、人種の割合などを観察する際に有効な描画方式と言えるでしょう。


思いのままにグラフが描ける!!機械学習のためのmatplotlib超入門

おわりに

MatplotlibはPython上で得られたデータをグラフ化して有効活用するため、欠かせないライブラリという事ができます。

Matplotlibのグラフ化能力をどのように活かせば良いのかを頭に入れつつ、データ分析に役立てていきましょう。

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