箱ひげ図や、分布（二項分布・正規分布・t分布・カイ二乗分布）のグラフで使用したPythonコード
Pythonでmatploblibを使ってグラフ作成
視覚的に理解するの大事！とmatplotlibパッケージを触っている。慣れてきたら、さらにそれを美しく簡単に描けるらしいseaborn（matplotlibベース）も触りたい。
箱ひげ図を描く
箱ひげ図を描いたときは、グラフの見出しも記載した。日本語表示につまづいた（後述）。
import matplotlib.pyplot as plt # A店：第1週の売上個数 A = [400, 520, 480, 390, 420, 490, 900] # B店：第1週の売上個数 B = [520, 500, 530, 560, 490, 510, 530] # 売上個数のタプル counts = (A, B) # 箱ひげ図 fig, ax = plt.subplots() bp = ax.boxplot(counts) ax.set_xticklabels(['店舗A', '店舗B']) # タイトル, Y軸を指定 plt.title('7月第1週のケーキ販売個数') plt.ylabel('販売個数') # 描画 plt.show()
日本語表示が文字化けしたときの対応
こちらに。
分布（二項分布・正規分布・t分布・カイ二乗分布）を描く
次はこの投稿で使用したグラフについて。
scipy.statsモジュール
scipyにはstatsという統計関数をまとめたモジュールがあり、その公式リファレンスを写経するかのごとく、グラフを描いていった。
Statistical functions (scipy.stats) — SciPy v1.1.0 Reference Guide
- scipy.stats.binom（二項分布）
- scipy.stats.norm（正規分布）
- scipy.stats.t（t分布）
- scipy.stats.chi2（カイ二乗分布）
公式リファレンスでは、直接Callする場合と、分布に対するパラメータを与えたfrozen RV object（後で使いまわすのに便利）を作成する場合の、両方でグラフを描いている。以下のコードでは前者で。（Gistからの貼り付け↓※何も見えない場合はReloadしてみてください）。*1
scipy.statsのチュートリアルも参考にした。
Statistics (scipy.stats) — SciPy v1.1.0 Reference Guide
*1:どうでもよいことですが、なぜかはてなブログの「Gist貼り付け」がうまくいかないので、gist のソースの上にある Embed からコピーしてHTML編集にペースト。
