グラフ

目次

• 1 目的
• 2 ヒストグラム
  • 2.1 R
    • 2.1.1 データの読み込み
    • 2.1.2 ヒストグラム
    • 2.1.3 QQプロット
  • 2.2 Python
    • 2.2.1 データの読み込み
    • 2.2.2 ヒストグラム
    • 2.2.3 QQプロット
• 3 参考書籍
• 4 参考ウェブサイト

1 目的

RとPythonでグラフ作成をします。

2 ヒストグラム

2.1 R

2.1.1 データの読み込み

library(tidyverse)
dgr01<-tibble(value=c(2,2,3,3,3,4,4,5,5,6,6,6,7,7,7,7,7,8,8,8))

2.1.2 ヒストグラム

ggplot(dgr01,aes(value))+
  geom_histogram(binwidth = 1)

2.1.3 QQプロット

ggplot(dgr01,aes(sample=value))+
  stat_qq()+
  stat_qq_line()+
  labs(x = "Theoretical Quantiles", y = "Sample Quantiles")

qqnorm(dgr01$value)
qqline(dgr01$value)

2.2 Python

2.2.1 データの読み込み

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
dgp01=np.array([2,2,3,3,3,4,4,5,5,6,6,6,7,7,7,7,7,8,8,8])
counts,bins=np.histogram(dgp01,
bins=int(max(dgp01)-min(dgp01)+1),
range=(min(dgp01)-0.5,max(dgp01)+0.5))

2.2.2 ヒストグラム

plt.stairs(counts,bins,fill=True)
plt.show()

plt.clf()

2.2.3 QQプロット

sm.qqplot(dgp01,fit=True,line='q')
plt.show()

plt.clf()

3 参考書籍

• Pythonデータサイエンスハンドブック

4 参考ウェブサイト

• ggplot2 - Histograms and frequency polygons
• ggplot2- A quantile-quantile plot
• QQプロット
• Pythonプログラミング入門 (東京大学 数理・情報教育研究センター)
• matplotlib 初期化
• numpy.histogram
• matplotlib.pyplot.stairs