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Pythonを使って簡単にデータを視覚化する

世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1~2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事である IPythonの埋め込みプロットが素晴らしい を参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy import * >>> from pylab import * 短いコードで視覚化を行うためには、Pythonの内包表記は必須だ。例えば、5, 2, 1, 5, 8をデータとするグラフを書きたいのならIPythonを使って以下の1行で実現できる。 >>> plot([5, 2, 1, 5, 8]) 数値が行ごとにinput.txtというファイルに書かれていた場合は以下の通り。 >>> plot([int(x) for x in file("input.txt")]) map関数を使えばもっとスマートに書ける。ファイル内の数値を文字列として配列で読み込み、それらの文字列をmap関数によりintで整数に変換する。 >>> plot(map(int, file("input.txt"))) さて、ログが2次元で書かれていた場合はどうするのか。例えば以下のデータがinput.txtに書かれていたとする。 2, 2.5 5, 6.2 6, 3.6 7, 6.3 10, 1.9 この場合、以下のようにすればプロットできる。ファイルから行ごとの文字列を読み出して、それを","を区切りとしてリス