Pythonの学習の過程とか

学習の記録をつけておきましょう。Python3に少しずつ移行していきます。過去の記事のソースを2から3に、、、と考えましたが、新しいことをやったほうがいいですね。

Python NumPy Matplotlib.pyplot でグラフを作ってみる

ディープラーニングの勉強をはじめました。 割りと先は長いぜって感じですが、頑張って勉強しようと思います。

教材として使用しているのはこちらです。 書店で立ち読みしてすごく引き込まれまして、内容もわかりやすくて良いと思いました。

matplotlibでグラフ表示

この本の中で割りと最初の方に出てくるのですが、matplotlibによるグラフ表示です。 以前も似たようなことは試したのですが、あまりきちんとやっていなかったので、改めてここで抑えておこう思いました。

matplotlibによるグラフ表示

内容自体はシンプルですね。

グラフも、とりあえずエクセルのマクロなどの設定とさほど変わらないように思えます。

こちらはmatplotlibの公式ページです

pyplot — Matplotlib 2.0.2 documentation

とりあえず表示用のデータを作る

# 0から6まで0.1刻みで配列に格納する
x = np.arange(0, 6, 0.1)

# xの値を入力に、sinとcosの配列を作る
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

これはNumPyで、あまり難しくないと思います。

pyplotでグラフを作成

plt.plot(x,y1,label="sin")
plt.plot(x,y2,linestyle="--", label="cos")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title('sin & cos')
plt.legend()
plt.show()

別ウインドウで表示されます

f:id:PeaceAndHiLight:20170815232046p:plain

pyplot.plotの説明

http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.plot

なんか色々あります。xとy以外にも指定できるみたいですね。

plot(x, y) # plot x and y using default line style and color

plot(x, y, ‘bo’) # plot x and y using blue circle markers

plot(y) # plot y using x as index array 0..N-1

plot(y, ‘r+’) # ditto, but with red plusses

今回のグラフ表示で使ったのは、labelの指定とlinstyleの指定になります。

linestyleはこちらに解説がありました

http://matplotlib.org/api/lines_api.html#matplotlib.lines.Line2D.set_linestyle

‘-’ or ‘solid’ solid line

‘–’ or ‘dashed’ dashed line

‘-.’ or ‘dashdot’ dash-dotted line

‘:’ or ‘dotted’ dotted line

‘None’ draw nothing

‘ ’ draw nothing

‘’ draw nothing

試しにcosのlinestyleを"-.“に変えてみます。dash-dotted lineですね。 f:id:PeaceAndHiLight:20170815232718p:plain おお、見事に変わりました!

ていうかこんなところで感動している場合じゃないですね。 ディープラーニングが全然進んでいません。

書籍をそのままブログにアップするわけにもいきませんから、自分なりに勉強した過程などをアップしていこうと思います。

以上。