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+
一番最初と最後の楕円は，プログラムの始まり（START）と終わり（END）を表す。長方形はコードの処理，そして，矢印はプログラムの実行の順番（フロー）を意味する。単純な例なので，上から下に一直線の実行フローとなっている。より複雑なコードの場合，矢印が横向きや上向きになったりもし，枠も様々な形を使い実行フローを表現することになる。以下では，枠は次の３種類だけを使い制御フローをシンプルな形で表すことにする。
説明と簡単な例
-
+
菱形枠中の？は「判断」を意味するが，上のコードの#2に対応している。x=10はTrueなので，菱形枠から右に移動して条件はTrueですが表示されることになる。
@@ -700,7 +700,7 @@ 説明と簡単な例
-
+
Falseと判断されると，直ぐにENDとなっている。
@@ -752,7 +752,7 @@ 複数条件#
-
+
このフローチャートをコードに落とし込むと次のようになる。
@@ -1025,7 +1025,7 @@ 数値を返す例
-
+
ここでは，まず \(x=0\) がTrueかFalseかを判断し，次に \(x>0\) がTrueかFalseかを判定している。しかし，図から分かるように，この２つの判断は，非常に似ており，次のように１つにまとめることができる。
@@ -1057,7 +1057,7 @@ 数値を返す例
-
+
このフローチャートに従って，if文を使いコードを書いてみよう。
@@ -1319,7 +1319,7 @@ print()<
-
+
この図から，forループの裏では菱形の判断，即ち，if文が動いていることが分かる。gdp_componentsの最後の要素のループ処理が終わったかどうかを判断している。
@@ -2146,7 +2146,7 @@ 説明と簡単な例
-
+
この図から，最後のcounter+=1がなければ無限ループに陥ってしまうことが分かると思う。また，forループ同様，菱形でif文が裏で働いていることが分かる。一方で，if文の判断で次の点で異なる。
@@ -2217,7 +2217,7 @@ 説明と簡単な例
-
+
上のフローチャートと比べると，菱形枠とENDの間にprint('無事終了(^^)')が追加されている。
@@ -2460,7 +2460,7 @@ if
-
+
この例に基づいて，1から5までの数字を3を飛ばして1，2，4，5を表示するとしよう。その場合に重宝するのがif文とcontinue（対象コードの実行を飛ばすコード）の組み合わせである。まず，フローチャートで表してみよう。
@@ -2500,7 +2500,7 @@ if
-
+
上のフローチャートと異なる点は，下の菱形が追加されていることだけであり，その菱形をif文で捉えることができる。更に，下の菱形から上の菱形への矢印（3の表示を飛ばす）をcontinueで実行することになる。コードを書いてみよう。
@@ -2585,7 +2585,7 @@ if
-
+
菱形の中はTrueなので，必ずTrueの矢印の方向に沿ってコードは実行される。Falseも書いてあるが，そちらの矢印に決して進むことはない。
@@ -2623,7 +2623,7 @@ if
-
+
上のフローチャートと異なるのは，下の菱形（条件？）を追加することにより，whileループは維持するとともにENDへの矢印を追加した点である。
@@ -2706,7 +2706,7 @@ if
-
+
上のコードの#4〜#6を少し書き換えて，次のようにしても同じ結果が返される。
@@ -2839,7 +2839,7 @@ continue
-
+
diff --git a/1_Basics_V.html b/1_Basics_V.html
index 52b2c04..9cc1ed3 100644
--- a/1_Basics_V.html
+++ b/1_Basics_V.html
@@ -623,7 +623,7 @@ random
-[4, 5, 6, 4, 2, 3, 4, 3, 3, 2]
+[5, 4, 6, 6, 3, 4, 4, 3, 1, 6]
@@ -655,7 +655,7 @@ random
-6.1357890131748025
+8.574557667209511
@@ -668,16 +668,16 @@ random
-[-0.11691398324058139,
- 0.7274112858880303,
- 1.0512109670135121,
- 2.067401856300274,
- 0.8162944649374921,
- 0.05735338361896552,
- -0.1445495210950697,
- -0.05932543761952731,
- 1.0335169113301024,
- -0.2194433075736893]
+[0.3292050613172326,
+ -0.399021913445903,
+ 1.1659826194015748,
+ -0.7330801604893195,
+ -0.151285516562186,
+ 1.2437560724856014,
+ -0.8120978184337457,
+ -0.8726027236560766,
+ 0.13709761209096014,
+ -0.1635379148994268]
@@ -933,7 +933,7 @@ for
--247.45031372473508
+-1104.2810569175385
@@ -977,7 +977,7 @@ while
--247.45031372473508
+-1104.2810569175385
@@ -994,7 +994,7 @@ 実行スピード比較
-14.3 ms ± 506 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+14.7 ms ± 162 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1023,7 +1023,7 @@ 実行スピード比較
-52.6 ms ± 2.2 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+56.2 ms ± 1.89 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1043,7 +1043,7 @@ 実行スピード比較
-2.62 ms ± 35 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+3.18 ms ± 88.3 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1178,7 +1178,7 @@ 例２：値の探索
-9.04 ms ± 195 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+10 ms ± 595 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1190,7 +1190,7 @@ 例２：値の探索
-48.4 ms ± 968 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+56.4 ms ± 4.06 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1266,7 +1266,7 @@ 番兵法#
-26.8 ms ± 130 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+27.7 ms ± 824 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1296,7 +1296,7 @@ 組み込み関数
-5.98 ms ± 108 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+6.43 ms ± 89.2 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1354,7 +1354,7 @@ 直接的な探索
--4.8204066291600585
+-4.783064184575576
@@ -1403,7 +1403,7 @@ 間接的な探索
--4.8204066291600585
+-4.783064184575576
@@ -1419,7 +1419,7 @@ 実行スピード比較
-11.5 ms ± 106 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+12.9 ms ± 1.22 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1431,7 +1431,7 @@ 実行スピード比較
-25.2 ms ± 572 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+25.6 ms ± 171 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1445,7 +1445,7 @@ 実行スピード比較
--4.8204066291600585
+-4.783064184575576
@@ -1457,7 +1457,7 @@ 実行スピード比較
-7.06 ms ± 79.3 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+7.66 ms ± 204 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1556,7 +1556,7 @@ 単純選択ソート
-[0, 0, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 7, 8]
+[0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6]
@@ -1569,7 +1569,7 @@ 単純選択ソート
-[990, 990, 991, 991, 996, 996, 998, 998, 999, 999]
+[994, 995, 995, 996, 996, 997, 998, 999, 999, 1000]
@@ -1714,7 +1714,7 @@ バブル・ソート
-[0, 0, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 7, 8]
+[0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6]
@@ -1727,7 +1727,7 @@ バブル・ソート
-[990, 990, 991, 991, 996, 996, 998, 998, 999, 999]
+[994, 995, 995, 996, 996, 997, 998, 999, 999, 1000]
@@ -1743,7 +1743,7 @@ 実行スピード比較
-12 ms ± 93 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+12.3 ms ± 229 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1755,7 +1755,7 @@ 実行スピード比較
-17.6 ms ± 127 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+18.1 ms ± 222 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1772,7 +1772,7 @@ 実行スピード比較
-3.08 μs ± 23.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100,000 loops each)
+3.08 μs ± 16.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100,000 loops each)
diff --git a/1_Basics_VI.html b/1_Basics_VI.html
index 6d64061..195237d 100644
--- a/1_Basics_VI.html
+++ b/1_Basics_VI.html
@@ -526,10 +526,10 @@ 説明#
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x115da4830>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x112e70890>]
-
+
コードにmarker='o'が追加されているが，「●」を表示するために使っている。このような引数の使い方は後で詳しく説明するので，ここでは気にしないで読み進めて欲しい。
@@ -641,10 +641,10 @@ 曲線のプロット
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x115dd14c0>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x112ea1940>]
-
+
座標の数が少ないのでスムーズな曲線には見えない。もっと座標を増やしてみよう。
@@ -658,10 +658,10 @@ 曲線のプロット
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x115ebf950>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x112f3d910>]
-
+
\(y=x^2\)の図らしく見える。
@@ -696,7 +696,7 @@ 重ねてプロット
-
+
@@ -736,7 +736,7 @@ plot()
-
+
引数をいちいち書くのが面倒な場合、次の３つを簡略して一緒に指定できる。
@@ -760,7 +760,7 @@ plot()
-
+
（注意点）
@@ -812,7 +812,7 @@ その他の「飾り付け」
-
+
最後に，図の大きさの指定方法を例を使って説明しよう。変更方法は簡単で，次の行をplt.plot()の上に付け加えるだけである。
@@ -839,7 +839,7 @@ その他の「飾り付け」
-
+
@@ -880,7 +880,7 @@ ヒストグラム
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -930,7 +930,7 @@ ヒストグラム
-
+
次に複数のデータを重ねてプロットする場合を考えよう。方法は簡単で，ライン・プロットと同じようにplt.hist()を続けてコードを書くだけである。まず平均4標準偏差2の正規分布からのランダム変数を用意しよう。
@@ -959,7 +959,7 @@ ヒストグラム
-
+
濃い赤の部分が重なっている部分となる。
@@ -989,7 +989,7 @@ ヒストグラム
-
+
@@ -1054,7 +1054,7 @@ コイントス
-[1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1]
+[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]
@@ -1067,7 +1067,7 @@ コイントス
-
この驚くべき結果は統計学の金字塔である。ではどこが金字塔なのだろうか。データ分析のためには標本を集める必要がある。例えば，大学生の１日の授業以外の勉強時間（単位は分）を考えてみよう。マイナス時間や24時間以上はあり得ないため，母集団の分布は正規分布ではないことは明らかである。標本の中には驚くほど勉強している人もいれば，アルバイトなどに追われ0分の学生も含まれるかも知れない。もしかすると，分布には複数のピークがあるかもしれない（例えば，0と60分）。いずれにしろ，母集団の分布は未知であるため，仮説検定は不可能のように感じられる。しかし中心極限定理は，超えることはできないように見える壁をいとも簡単に飛び越えさせてくれる。ランダム標本を集め，標本の大きさが十分に大きければ，標本平均は正規分布に従う（近似される）ため仮説検定が可能になるのだ。
@@ -1330,7 +1330,7 @@ 関数化#
-0.8944271909999157
+0.44721359549995837
@@ -1344,15 +1344,13 @@ 関数化#
-[-1.4142135623730951,
- 0.0,
- -1.4142135623730951,
- 0.0,
- 0.0,
+[0.0,
-1.4142135623730951,
-1.4142135623730951,
+ 0.0,
-1.4142135623730951,
1.4142135623730951,
+ 0.0,
-1.4142135623730951,
0.0,
0.0,
@@ -1360,10 +1358,12 @@ 関数化#
@@ -1457,7 +1457,7 @@ ヒストグラムのプロット標準化平均の重複しない値の数（x軸）：2
-
+
＜コードの説明＞
@@ -1540,11 +1540,11 @@ n=1標準化平均の重複しない値の数（x軸）：2
-
+
標準化平均の重複しない値の数（x軸）：2
-
+
Nが小さい（10）とランダムな影響が強く現れるが，大きくなると（10000）大数の法則によって-1と1の割合は0.5に近づいている。一方で，Nが大きくなっても，分布は標準正規分布とは大きく異なっている。
@@ -1562,11 +1562,11 @@ n=2標準化平均の重複しない値の数（x軸）：3
-
+
標準化平均の重複しない値の数（x軸）：3
-
+
Nが大きくなると，大数の法則によって左右対称の分布となっている。しかし，依然として標準正規分布とは異なっている。
@@ -1584,11 +1584,11 @@ n=12標準化平均の重複しない値の数（x軸）：7
-
-標準化平均の重複しない値の数（x軸）：12
+
+標準化平均の重複しない値の数（x軸）：13
-
+
Nが小さいとランダムな要素が際立ち明確ではないが，n増加すると標準正規分布に近づいていることが分かる。
@@ -1603,14 +1603,14 @@ n=64
-標準化平均の重複しない値の数（x軸）：18
+標準化平均の重複しない値の数（x軸）：19
-
+
標準化平均の重複しない値の数（x軸）：31
-
+
標準正規分布に大きく近づいたことが確認できる。
@@ -1651,10 +1651,10 @@ n=1000
-標準化平均の重複しない値の数（x軸）：104
+標準化平均の重複しない値の数（x軸）：107
-
+
diff --git a/3_Pandas.html b/3_Pandas.html
index 962c58c..94597ef 100644
--- a/3_Pandas.html
+++ b/3_Pandas.html
@@ -7024,7 +7024,7 @@ ステップ１：グループ化する列を指定
-<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x1143f7110>
+<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x119d462d0>
@@ -7045,7 +7045,7 @@ ステップ２：グループ計算したい列を指定
-<pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x1143f6030>
+<pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x119d470e0>
diff --git a/4_matplotlib.html b/4_matplotlib.html
index eefde08..b9040cb 100644
--- a/4_matplotlib.html
+++ b/4_matplotlib.html
@@ -614,10 +614,10 @@ array
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x103fb8c80>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1140334a0>]
-
+
２行目にmarker='o'が追加されているが，「●」を表示するために使っている。このような引数の使い方は後で詳しく説明するので，ここでは気にしないで読み進めて欲しい。
@@ -639,10 +639,10 @@ array
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x11a8b74a0>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x11411cc50>]
-
+
より\(y=x^2\)の図に近づいたことがわかる。
@@ -672,7 +672,7 @@ array
-
+
それぞれのax.plot()を「軸axにデータの組み合わせをプロットする」と読めば理解しやすいと思う。また同じようなコードが続いているので，次のようにforループを使うことより短いコードで同じ図を表示することができる。
@@ -688,7 +688,7 @@ array
-
+
@@ -780,7 +780,7 @@ DataFrame
-
+
横軸にX，縦軸にY0，Y1，Y2をプロットしてみる。
@@ -795,7 +795,7 @@ DataFrame
-
+
引数の書き方１の簡略形として，横軸の変数を省略できることを紹介した。その場合はどうなるかを考えてみよう。
@@ -808,7 +808,7 @@ DataFrame
-
+
上の図との違いは横軸の値である。この場合，横軸にdf0の行インデックスが自動的に使われている。
@@ -829,7 +829,7 @@ 同じDataFrame
-
+
変数Y1とY2も同じ軸axにプロットしてみよう。
@@ -844,7 +844,7 @@ 同じDataFrame
-
+
@@ -866,7 +866,7 @@ 同じDataFrame
-
+
行インデックスが横軸の値として使われている。
@@ -952,7 +952,7 @@ 異なるDataFr
-
+
@@ -1043,7 +1043,7 @@ subplots()
-
+
@@ -1088,7 +1088,7 @@ plot()
-
+
引数をいちいち書くのが面倒な場合、次の３つを簡略して一緒に指定できる。
@@ -1113,7 +1113,7 @@ plot()
-
+
（注意点）
@@ -1166,7 +1166,7 @@ ax
-
+
@@ -1199,7 +1199,7 @@ 図を並べる
-
+
６つの軸が表示されているが、それらはaxに割り当てられている。axを表示してみよう。
@@ -1253,7 +1253,7 @@ 図を並べる
-
+
横軸と縦軸を共有するには次のようにする。
@@ -1271,7 +1271,7 @@ 図を並べる
-
+
axのメソッド（例えば、軸のタイトル）はそれぞれ設定することができる。
@@ -1305,7 +1305,7 @@ 図を並べる
-
+
@@ -1325,7 +1325,7 @@ ２軸グラフ
-
+
コードの説明
@@ -1358,7 +1358,7 @@ ２軸グラフ
-
+
コードの説明
@@ -1407,7 +1407,7 @@ japanize_matplo
-
+
@@ -1455,7 +1455,7 @@ フォントを指定する
-
+
@@ -1587,7 +1587,7 @@ 投資関数
-
+
この図に次の「飾り付け」をしてみよう。
@@ -1789,7 +1789,7 @@ 将来価値
-
+
ax.plot()が続いているので、forループを使う事を推奨する。
@@ -1806,7 +1806,7 @@ 将来価値
-
+
（１）のdf_future.columnsについて説明すると、.columnsはデータ・フレームdf_futureの属性であり列ラベルを返す。
@@ -1854,7 +1854,7 @@ 散布図#
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1891,7 +1891,7 @@ 散布図#
-
+
XとZの散布図を加えてタイトルなども付け加えてみよう。
@@ -1917,7 +1917,7 @@ 散布図#
-
+
@@ -1947,7 +1947,7 @@ ヒストグラム
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1990,7 +1990,7 @@ ヒストグラム
-
+
次に複数のデータを並べてプロットする場合を考えよう。方法は簡単で，異なるデータをリストとして指定すれば良い。
@@ -2009,7 +2009,7 @@ ヒストグラム
-
+
上のコードに引数stacked=Trueを加えると，柱を重ねて表示される。試してみよう。またax.hist()を２回使うと，２つのヒストグラムを重ねて表示することができる。この場合，引数alphaの値を調整すると良いだろう。
@@ -2035,7 +2035,7 @@ ヒストグラム
-
+
濃い赤の部分が重なっている部分となる。
@@ -2071,7 +2071,7 @@ 縦線・横線
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -2115,7 +2115,7 @@ 縦線・横線
-
+
@@ -2214,7 +2214,7 @@ 棒グラフ
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -2256,7 +2256,7 @@ 棒グラフ
-
+
ax.tick_params()は縦軸と横軸の文字の大きさを調節している。
@@ -2272,7 +2272,7 @@ 棒グラフ
-
+
縦軸を確認するとわかるが，まず消費（con）の棒がプロットされ，それに投資（ivn）の棒が重ねてプロットされている。これは引数base（縦軸における棒の基点）がデフォルトの0に設定されており，消費も投資も0から始まっているためである。この点を踏まえ，棒を積み上げる場合を考えよう。その場合，投資のbaseは消費の高さになる必要がある。また政府支出を積み上げる場合は，積み上がった消費の高さが政府支出の基点になる必要がある。純輸出を積み上げる場合も同様に考える必要がある。この点に注意して棒を積み上げるには次のようなコードとなる。
@@ -2301,7 +2301,7 @@ 棒グラフ
-
+
(1)〜(2)で棒の基点となる値をDataFrameとして計算し，それを(5)で使っている。(3)〜(4)行目はforループに使うイタラブルを作成している。また(6)では列gdpのライン・プロットを追加している。コードを見るとわかるように，少々複雑である。よりシンプルなコードで同じ図を描きたい場合は，ここで説明しているDataFrameのメソッドplot()を参考にすると良いだろう。その方法では(1)〜(2)を自動計算するため引数baseの値を考える必要がない。
@@ -2335,7 +2335,7 @@ 棒グラフ
-
+
簡単にコードを説明する。
diff --git a/5_pandas_plot.html b/5_pandas_plot.html
index 5365d06..a75e833 100644
--- a/5_pandas_plot.html
+++ b/5_pandas_plot.html
@@ -480,8 +480,8 @@ Contents
説明#
-import pandas as pd
-import numpy as np
+import numpy as np
+import pandas as pd
import japanize_matplotlib
# 警告メッセージを非表示
@@ -573,7 +573,7 @@ DataFrame<Axes: xlabel='X'>
-
+
@@ -599,7 +599,7 @@ DataFrame<Axes: xlabel='X'>
-
+
上の例では引数xとyを指定したが，xを指定しない場合はどうなるか試してみよう。
@@ -611,7 +611,7 @@ DataFrame
-
+
縦軸はYだが，横軸には行インデックスが使われることになる。この場合，行インデックスがfloatとして表示されている。
@@ -624,7 +624,7 @@ DataFrame
-
+
縦軸には全ての列が使われ、横軸には行インデックスが使われている。
@@ -678,7 +678,7 @@ Series
-
+
横軸には行インデックスがfloatとして使われており，Seriesの場合，凡例は自動的には表示されない。
@@ -696,7 +696,7 @@
Series
-
+
Seriesの場合，連続してコードを書くと一つの図に表示することができる。この特徴は，次に説明する「飾り付け」を各データ毎別々に設定する際に便利な機能と感じる人もいるだろう。
@@ -763,7 +763,7 @@ 基本的な引数
-
+
@@ -828,7 +828,7 @@ 基本的な引数
-
+
@@ -844,7 +844,7 @@ 「軸」を指定してプロットする場合
-
+
@@ -872,7 +872,7 @@ 「軸」を指定してプロットする場合
-
+
また上のコードの最後に次の行を付け加えている。
@@ -895,7 +895,7 @@ 図を並べる
-
+
図を横に並べるにはlayout=(1,2)を付け加える。layoutは図の配置を行列のように考えて指定し、1は行の数であり、2は列の数。
@@ -910,7 +910,7 @@ 図を並べる
-
+
図を並べる際も引数xを省略すると，横軸には行インデックスが使われることになる。
@@ -926,7 +926,7 @@ ２軸グラフ
-
+
別々の飾り付けをする場合は次のようにすると良いだろう。
@@ -945,7 +945,7 @@ ２軸グラフ
-
+
上のコードとの主な違い：
@@ -985,7 +985,7 @@ japanize_matplo
-
+
@@ -1037,7 +1037,7 @@ フォントを指定する
-
+
@@ -1179,7 +1179,7 @@ 投資関数
-
+
@@ -1371,7 +1371,7 @@ 将来価値
-
+
@@ -1380,82 +1380,105 @@ 将来価値
その他のプロット#
種類#
-メソッド.plot()には様々な引数が用意されているが，その中にkindがある。次を文字列として指定すると様々な種類のプロットが可能となる。
+2つの書き方が準備されている。
+
+次のような書き方となるメソッドを使う。
+.plot.xxxx()
+
+
+
+ここで`xxxx`は、プロットの種類を表す。
+メソッド.plot()の引数kindに文字列としてプロットの種類を指定する。
+この2つの方法は同じプロットを表示することなる。
+まず，各プロットについての箇条書きでまとめた後，実際にデータを使いプロットについて説明することにする。
-line：ライン・プロット
+ライン・プロット
-デフォルトの値であり，上で説明した直線・曲線のプロットとなる。
.plot()は.plot.line()と同じでもある。
上で説明した直線・曲線のプロット。
書き方１：.plot.line()は.plot()と同じ。
書き方２：.plot(kind='line')の'line'はデフォルトの値。
bar：縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
+散布図（DataFrameのみ）
barh：横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
+ヒストグラム（連続変数に使う）
hist：ヒストグラム（連続変数に使う）
+カーネル密度推定プロット
box：ボックスプロット
+縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
kde：カーネル密度推定プロット
+横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
density：kdeと同じ
area：エリア・プロット
+ボックスプロット
pie：パイチャート
+エリア・プロット
scatter：散布図（DataFrameのみ）
+パイチャート
hexbin： : 六角形プロット（DataFrameのみ）
+六角形プロット（DataFrameのみ）
-.plot(kind='hexbin')は.plot.hexbin()と同じでもある。
書き方１：.plot.hexbin()
書き方２：.plot(kind='hexbin')
上で説明したライン・プロットの引数は他のプロットと共通のものが多いが，それぞれ独自の引数もある。
-以下では散布図，ヒストグラム，カーネル密度推定プロット，棒グラフについて説明する。
-説明には次のコードで生成するDataFrameを使う。列XとYには標準正規分布（平均0，標準偏差1）から生成した100個のランダム変数が含まれている。Zには正規分布（平均2，標準偏差1）から抽出した100個のランダム変数が格納されている。
+以下では散布図，ヒストグラム，カーネル密度推定プロット，棒グラフについて説明する。
+加えて，縦線と横線を表示する方法も紹介する。
+説明には次のコードで生成するDataFrameを使う。列XとYには標準正規分布（平均0，標準偏差1）から生成した100個のランダム変数が含まれている。Zには正規分布（平均2，標準偏差1）から抽出した100個のランダム変数が格納されている。
-df1 = pd.DataFrame({'X':np.random.normal(size=100),
- 'Y':np.random.normal(size=100),
- 'Z':np.random.normal(loc=2, size=100)})
+rng = np.random.default_rng()
+df1 = pd.DataFrame({'X':rng.normal(size=100),
+ 'Y':rng.normal(size=100),
+ 'Z':rng.normal(loc=2, size=100)})
@@ -1465,7 +1488,11 @@ 種類#<
散布図#
散布図をプロットする場合は次の構文となる。
-df1.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='scatter')
+＜書き方１＞
+df1.plot.scatter(x='列ラベル', y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df1.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='scatter')
@@ -1475,13 +1502,13 @@ 散布図#列XとYを使ってプロットしてみよう。
-df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter')
+df1.plot.scatter(x='X', y='Y')
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1515,45 +1542,49 @@ 散布図#
-df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',
- title='タイトルです',
- color='red',
- marker='^',
- s=100,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- # legend=False,
- label='Y',
- grid=True
- )
+df1.plot.scatter(x='X', y='Y',
+ title='タイトルです',
+ color='red',
+ marker='^',
+ s=100,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ # legend=False,
+ label='Yの判例',
+ grid=True
+ )
pass
-
+
この図ではタイトルと横軸・縦軸ラベルの大きさが調整できていないが，上で説明したタイトルとラベルのサイズの調整のコードと共通なので，そちらを参照しよう。
またライン・プロットと同じように引数axを使うことにより，複数の散布図を重ねてプロットできる。次のコードはXとY，そしてXとZの散布図を同じ「軸」に表示している。
-ax_ = df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',label='Yのデータ')
-df1.plot(x='X', y='Z', kind='scatter',
+ax_ = df1.plot.scatter(x='X', y='Y', label='Yのデータ')
+df1.plot.scatter(x='X', y='Z',
color='red', marker='^', label='Zのデータ', ax=ax_)
pass
-
+
ヒストグラム#
ヒストグラムは次の構文となる。
-df1.plot(y='列ラベル', kind='hist')
+＜書き方１＞
+df1.plot.hist(y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df1.plot(y='列ラベル', kind='hist')
@@ -1562,13 +1593,13 @@ ヒストグラム
-df1.plot(y='Y', kind='hist')
+df1.plot.hist(y='Y')
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1610,61 +1641,58 @@ ヒストグラムXのヒストグラムをプロットしてみよう。
-df1.plot(y='Y',
- kind='hist',
- bins=20,
- title='タイトルです',
- color='red',
- ec='white',
- alpha=0.5,
- density=True,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- legend=True,
- label='Xの凡例',
- grid=True
- )
+df1.plot.hist(y='Y',
+ bins=20,
+ title='タイトルです',
+ color='red',
+ ec='white',
+ alpha=0.5,
+ density=True,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ legend=True,
+ label='Xの凡例',
+ grid=True
+ )
pass
-
+
この図ではタイトルと横軸・縦軸ラベルの大きさが調整できていないが，上で説明したタイトルとラベルのサイズの調整のコードと共通なのでそちらを参照しよう。
次に複数のデータを重ねてプロットする場合を考えよう。ここで役に立つ引数がalphaである。
-df1.plot(y=['Y','Z'],
- kind='hist',
- bins=30,
- color=['r','k'],
- edgecolor='k',
- alpha=0.4)
+df1.plot.hist(y=['Y','Z'],
+ bins=30,
+ color=['r','k'],
+ edgecolor='k',
+ alpha=0.4)
pass
-
+
濃い部分が重なっている部分となる。また柱を積み上げて表示するにはstacked=True（デフォルトはFalse）を使う。
-df1.plot(y=['Y','Z'],
- kind='hist',
- bins=30,
- color=['r','k'],
- edgecolor='white',
- stacked=True)
+df1.plot.hist(y=['Y','Z'],
+ bins=30,
+ color=['r','k'],
+ edgecolor='white',
+ stacked=True)
pass
-
+
赤の上に黒が積み上げられている。
@@ -1673,7 +1701,11 @@ ヒストグラムカーネル密度推定プロット#
ヒストグラムは縦軸に度数，横軸に階級を取ったグラフだが，関連する手法にカーネル密度推定と呼ばれるものがある。考え方は簡単で，上のようなヒストグラムのデータに基づき面積が１になるようにスムーズな分布を推定する手法である。ヒストグラムとカーネル密度関数を重ねてプロットすることもできる。
次の構文となる。
-df1.plot(y='列ラベル', kind='kde')
+＜書き方１＞
+df1.plot.kde(y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df1.plot(y='列ラベル', kind='kde')
@@ -1683,13 +1715,13 @@ ヒストグラムdf1にある全ての列がヒストグラムとして重ねて表示される。特定の列だけを使う場合は列を選択してplot()を使う。
-df1.plot(y=['X','Z'], kind='kde')
+df1.plot.kde(y=['X','Z'])
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1725,48 +1757,43 @@ ヒストグラムXをプロットしてみる。
-df1.plot(y='X',
- kind='kde',
- title='タイトルです',
- linewidth=5,
- linestyle='-.',
- color='red',
- alpha=0.5,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- legend=True,
- label='Xの凡例',
- grid=True
- )
+df1.plot.kde(y='X',
+ title='タイトルです',
+ linewidth=5,
+ linestyle='-.',
+ color='red',
+ alpha=0.5,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ legend=True,
+ label='Xの凡例',
+ grid=True
+ )
pass
-
+
この図ではタイトルと横軸・縦軸ラベルの大きさが調整できていないが，上で説明したタイトルとラベルのサイズの調整のコードと共通なのでそちらを参照しよう。
次にヒストグラムとカーネル密度推定プロットを重ねて図示してみる。ここで重要な点がヒストグラムに引数density=Trueを設定することである。これがないと縦軸の単位が異なり上手く表示できない。
-ax_ = df1.plot(y='X',
- kind='hist',
- label='Xのヒストグラム',
- density=True,
- )
-df1.plot(y='X',
- kind='kde',
- label='XのKDE',
- ax=ax_,
- )
+ax_ = df1.plot.hist(y='X',
+ label='Xのヒストグラム',
+ density=True)
+df1.plot.kde(y='X',
+ label='XのKDE',
+ ax=ax_)
ax_.legend()
pass
-
+
@@ -1778,20 +1805,22 @@ 縦線・横線ax_.axvline(＜横軸の値＞)
-ここでaxvlineのaxはAXis，vはVertical，lineはLINEのことを表している。
+
+ ここで`axvline`の`ax`はAXis，`v`はVertical，`line`はLINEのことを表している。
横線の場合
ax_.axhline(＜縦軸の値＞)
-ここでaxhlineのaxはAXis，hはHorizontal，lineはLINEのことを表している。
+
+ ここで`axhline`の`ax`はAXis，`h`はHorizontal，`line`はLINEのことを表している。
ここでax_は.plot()で返された「軸」のことである。
Yのヒストグラムを使ってプロットしてみよう。
-ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)
+ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)
ax_.axvline(0)
ax_.axhline(10)
pass
@@ -1799,7 +1828,7 @@ 縦線・横線
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1823,7 +1852,7 @@ 縦線・横線
-ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)
+ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)
ax_.axvline(0,
ymin=0.3,
ymax=0.95,
@@ -1843,22 +1872,18 @@ 縦線・横線
-
+
最後に上のヒストグラムとカーネル密度推定プロットに縦線を加えてみよう。
-ax_ = df1.plot(y='X',
- kind='hist',
- label='Xのヒストグラム',
- density=True,
- )
-df1.plot(y='X',
- kind='kde',
- label='XのKDE',
- ax=ax_,
- )
+ax_ = df1.plot.hist(y='X',
+ label='Xのヒストグラム',
+ density=True)
+df1.plot.kde(y='X',
+ label='XのKDE',
+ ax=ax_)
ax_.legend()
ax_.axvline(0, color='red')
pass
@@ -1866,7 +1891,7 @@ 縦線・横線
-
+
@@ -1895,7 +1920,11 @@ 縦線・横線netex：純輸出
このDataFrameを使って棒グラフの作成方法を説明するが，次の構文となる。
-df2.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='bar')
+＜書き方１＞
+df2.plot.bar(x='列ラベル', y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df2.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='bar')
@@ -1905,25 +1934,25 @@ 縦線・横線gdpの棒グラフを表示してみよう。
-df2.plot(x='country', y='gdp', kind='bar')
+df2.plot.bar(x='country', y='gdp')
pass
-
+
複数の棒（データ）を並べたい場合もあるだろう。その場合は引数yにリストを指定すれば表示できる。
-df2.plot(x='country', y=['gdp','con'], kind='bar')
+df2.plot.bar(x='country', y=['gdp','con'])
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1961,33 +1990,32 @@ 縦線・横線
-df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'], kind='bar',
- color=['red','black','green','orange'],
- stacked=True,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- # legend=False,
- label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
- grid=True,
- rot=0
- )
+df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],
+ color=['red','black','green','orange'],
+ stacked=True,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ # legend=False,
+ label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
+ grid=True,
+ rot=0
+ )
pass
-
+
次に，ライン・プロットを追加する例を考えてみよう。df2には列gdpがあり，それを表すライン・プロットを重ねることにしよう。
-ax_ = df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],
- kind='bar',
- stacked=True,
- fontsize=15,
- label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
- rot=0)
+ax_ = df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],
+ stacked=True,
+ fontsize=15,
+ label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
+ rot=0)
df2.plot(x='country', y='gdp',
color='black',
@@ -2004,7 +2032,7 @@ 縦線・横線
-
+
棒の高さとGDPのマーカーの高さは同じであることがわかる。
diff --git a/7_SciPy_optimize.html b/7_SciPy_optimize.html
index d43464a..bb0af1f 100644
--- a/7_SciPy_optimize.html
+++ b/7_SciPy_optimize.html
@@ -568,7 +568,7 @@ 説明#
-
+
@@ -1101,7 +1101,7 @@ 45度線モデル
-
+
h0(y)関数は右上りとなっている。傾きを直感的に説明すると次のようになる。Yが増加すると，当たり前だが所得Yは線形的に増加する。一方で，計画支出の一部である消費も増加するが，aは0.5に設定されているため，増加分は逓減している。したがって，所得と計画支出の差は上昇することになる。
@@ -1218,7 +1218,7 @@ IS曲線の導出
-
+
@@ -1301,7 +1301,7 @@ ソロー・モデル
-
+
scipy.optimizeを使い定常状態\(k_*\)を計算してみよう。
@@ -1524,7 +1524,7 @@ 例２#<
-
+
まずmethodのデフォルトであるbrent法を使ってみよう。解が２つあるため、次のコードではPythonが選んだ解しか求めることができない。
@@ -1684,7 +1684,7 @@ ソロー・モデル：黄金律
-
+
次に一人当たり消費を最大化する貯蓄率を求めるために関数を定義する。
@@ -1919,7 +1919,7 @@ 労働供給問題
-
+
diff --git a/8_NumPy_random.html b/8_NumPy_random.html
index e412367..44ec4e3 100644
--- a/8_NumPy_random.html
+++ b/8_NumPy_random.html
@@ -504,8 +504,8 @@ 正規分布#
-array([5.26594443, 6.79181449, 8.51685508, 6.54288685, 2.69024287,
- 5.1187738 , 2.42702609, 4.24728175, 4.89657348, 4.56496067])
+array([7.13574601, 7.40223508, 6.31474448, 7.46896333, 4.16741588,
+ 4.6607463 , 3.65269756, 3.80192292, 1.81561464, 3.74062884])
@@ -519,7 +519,7 @@ 正規分布#
-array([-0.49316673, -0.08132057, -0.13044949, 0.94306677, -1.61591664])
+array([ 1.41604284, 0.36960447, -0.23715347, -0.43103177, 0.6478393 ])
@@ -543,7 +543,7 @@ 正規分布#
-
+
@@ -565,8 +565,8 @@ 一様分布#
-array([22.61527987, 8.8982722 , 26.61302401, 27.79409832, 10.25093787,
- 9.76350031, 7.6778009 , 13.43760145, 7.32369242, 8.77711023])
+array([11.02087587, 17.18984152, 19.2200042 , 19.21874555, 17.74347124,
+ 23.88623676, 11.60679047, 25.88985806, 21.39569144, 28.62993619])
@@ -579,7 +579,7 @@ 一様分布#
-array([0.55356232, 0.11394304, 0.0868039 , 0.60905756, 0.68518283])
+array([0.40644866, 0.33836321, 0.63267379, 0.32849525, 0.22308042])
@@ -603,7 +603,7 @@ 一様分布#
-
+
@@ -671,11 +671,11 @@ 多変量正規分布
-array([[-0.28356043, 7.51308301],
- [ 3.43295464, 5.25727885],
- [-0.30909972, 4.56181811],
- [ 0.51241328, 5.77944934],
- [ 3.0841326 , 7.18264707]])
+array([[ 1.5447333 , 3.83942546],
+ [ 2.3780146 , 8.08331879],
+ [-3.56009025, -0.36565531],
+ [ 2.62027724, 8.84200269],
+ [-1.1599095 , 0.77286693]])
@@ -694,11 +694,11 @@ 多変量正規分布
-array([[-0.83171683, 0.07111526],
- [-0.64245833, -0.45440814],
- [ 1.20459053, 0.81136661],
- [ 0.44232979, 0.73031332],
- [-1.35919 , -0.14084623]])
+array([[ 2.15750382, 2.02163342],
+ [ 0.80317366, 1.29336528],
+ [-0.46152041, 0.6829746 ],
+ [-0.53177552, -0.60533211],
+ [ 1.8130526 , 0.99571133]])
@@ -719,7 +719,7 @@ 多変量正規分布
-
+
XとYの共分散はm=0.8となっているため，正の相関が観測される。
@@ -731,7 +731,7 @@
多変量正規分布
-0.7951663788294997
+0.7909162598479937
@@ -761,7 +761,7 @@ 古い書き方
--0.8551894593733246
+0.8819822333713833
@@ -779,7 +779,7 @@ 古い書き方
-0.6513467826855587
+-0.41193195823143874
diff --git a/Gapminder.html b/Gapminder.html
index 35ddce2..b49e181 100644
--- a/Gapminder.html
+++ b/Gapminder.html
@@ -983,7 +983,7 @@ 観測値の数
-
+
変数別での観測値の数
@@ -1157,7 +1157,7 @@ 平均#
-
+
@@ -1941,7 +1941,7 @@ 図#
-
+
@@ -1964,7 +1964,7 @@ 3つの変数
-
+
@@ -2070,7 +2070,7 @@ 複数階層の
-
+
世界平均との比較
@@ -2099,7 +2099,7 @@ 複数階層の
-
+
diff --git a/Grade.html b/Grade.html
index 7cd94dd..c64ca98 100644
--- a/Grade.html
+++ b/Grade.html
@@ -2043,7 +2043,7 @@ 図示#<
-
+
方法２：plt.xticks()を使って
@@ -2071,7 +2071,7 @@ 図示#<
-
+
@@ -2329,7 +2329,7 @@ 図示#<
-
+
diff --git a/_images/f0bc3a9364da024b25333921678fe3fb607df2d60c11a049df54465c184bb326.png b/_images/0139fafb6f09ed1762c33d7f31953810ceb1f9f4cee996aecc7ce3111a03118e.png
similarity index 99%
rename from _images/f0bc3a9364da024b25333921678fe3fb607df2d60c11a049df54465c184bb326.png
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index bcabf79..a8fe114 100644
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index 27cd64d..56e5efc 100644
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- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
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index 193f683..7903694 100644
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index 453ba3d..1115615 100644
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index 4920ddb..0000000
Binary files a/_images/30a1c9a5745c061d96e62535a4948e74036f1c21a4a5adad668a3189dad7025d.png and /dev/null differ
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index 5fd872e..cdb0788 100644
Binary files a/_images/646bd7f97feb8153e5530ff233cebcdca63d37708040b14a5ce3091e1e863721.png and b/_images/3193ccb0f5df5fd024104ad2e221237fd2a38c34a10f2aafadacef499e778781.png differ
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index 0000000..0b06190
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index 0000000..a0d531a
Binary files /dev/null and b/_images/38018e36d58e6b7c334559ba4f92acaf5aa8fffdf27cb79237668b8a87c41d85.png differ
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index d43a0d8..971ade2 100644
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index 09d968b..0000000
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Binary files /dev/null and b/_images/408aa83c02770685f1efeed39a717c070a5cf03358451093bfb16d38e316a370.png differ
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index e4d94b9..1bdf889 100644
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index 1acf336..39c5a36 100644
Binary files a/_images/0575eeaabccd9846256911c92c5d139d59db25719e670a77a0ec4ce0a33c8add.png and b/_images/52f336be8e0a2742930ae266a41c5da63a7a10d63e3a8a2f73fe5f2d707c56d1.png differ
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Binary files a/_images/bd657c8dfd095a44fb64a03980af8a582dae8a0d954a933748bbddd9e2a92ef4.png and b/_images/5349bf2f7d3cf8c2dd442068a4c834d8f43d28c70981c3d1e4500f212506e0fc.png differ
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Binary files a/_images/55ce98a7b338c951341606dd2359c2a225076c434f60dbe387a3caa3de56097e.png and /dev/null differ
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index 09e2b64..e491d97 100644
Binary files a/_images/fba7193e6d87177d9c00e2f4ea21e8f24970b4699b3dbe00dc16f2b478a18d23.png and b/_images/5bdb0be3ca0a1ff3a22a878d8753099be50b052963ea1cd7ca65e9160c914015.png differ
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index c7e0c05..311fb99 100644
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index 0000000..74447be
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index 64458a4..0000000
Binary files a/_images/6d31d1448b97a614c78fb4455d61b09a3f4b4f1e132638a0ba3ff8351f6cc807.png and /dev/null differ
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index b416a60..8e1cff5 100644
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index 2e164e3..1f93aa5 100644
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index 48437f8..0000000
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index 150ed23..0000000
Binary files a/_images/7b9c6ff5f90b0b630c79902f826c34112972a40abe6816d30e2ad1f22a752004.png and /dev/null differ
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index 0fff9e3..75c60ee 100644
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index e9b9d51..4d8e50f 100644
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index f277624..10c3472 100644
Binary files a/_images/ada76d3e17ce16265e4ade4e9628cf7eca8400015c7e251f91595add0b6b2442.png and b/_images/83b3d9a4889219dbeb6bacda4577d63a06978dc1c5e50ac34e798ebfe5858d00.png differ
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index dec19de..0000000
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index 164ff7f..0a16a10 100644
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index e84d786..e7d2f5d 100644
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index ae72dd7..1a6e06b 100644
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index d85e728..d9954c5 100644
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index a089414..cacddb7 100644
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index 676cadc..6353b74 100644
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Binary files a/_images/7cec47549bc23ff52e017f8007e681547300012768b394f930606ac0f3d34b2d.png and b/_images/ad07efb4f7a0d23769e293f0f11162bc0c3ff02d97a73a5cfc0c61cebb800a59.png differ
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Binary files a/_images/af41f8bbe2970d17578bf8a89e98e464490588834c443dc01f22c2ba63a9cb4d.png and /dev/null differ
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Binary files a/_images/421cd75f603250239bed223b659fe2fc40c2793a6993978b9479d6d1d16bce5a.png and b/_images/cb7f8381f644f78e88b78a7ed8203215f5feb84207c436c506d79faefe6e391d.png differ
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index c5ea879..2ef57d1 100644
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index ebee420..0000000
Binary files a/_images/d194508f719076e7f673e1216ab03c2ab2c2c324631b2800fa7bc7792f0cb75d.png and /dev/null differ
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index 88ab405..0000000
Binary files a/_images/d257689d143118af13935d3f8aac3e32bb0768f6dabe2a26b391b53c38107865.png and /dev/null differ
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similarity index 98%
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index c2ac51e..fef0578 100644
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deleted file mode 100644
index a143bc9..0000000
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index 2779c32..0000000
Binary files a/_images/d7d2623749f670a97bd2aec8d2d539a4a5153806fad4f3b7e26b48bcdc8fc38b.png and /dev/null differ
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deleted file mode 100644
index 914f297..0000000
Binary files a/_images/db3e81d773b6a00f692db407bd3cd58043e7f4194d4fcec7c098b9d4eaff9826.png and /dev/null differ
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new file mode 100644
index 0000000..2f8adf7
Binary files /dev/null and b/_images/dd1b21c3205695f5d86b1713f7aed3101ae0c9884a0ce66fb86a54c79db56e1d.png differ
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index 0000000..5d14f58
Binary files /dev/null and b/_images/ddf001dddf17a90e7bff8b6284f62e856baf935c72a8ed35a551985fe885b8d0.png differ
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index 0000000..e01c047
Binary files /dev/null and b/_images/df35ad71575a7a5cde704b83f31694d7dc63d90d9d7a9ff3ea52e74a9bf9448b.png differ
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index 0000000..8ac5abf
Binary files /dev/null and b/_images/e09ac3d039260916e0f40e91c0ea36e366eb5a8dbe7f2ed1549a4779cbf9c9d7.png differ
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index 6027974..0000000
Binary files a/_images/e1df5d705fe3a6f76a811ef6e3daa02ec462f14aa724d62ce50760f3643c3a9b.png and /dev/null differ
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index 0000000..d6825c1
Binary files /dev/null and b/_images/e2d5d2754e7be52311d369a58a62adee05d1ca736999f4bb9d745dc288c8f66c.png differ
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similarity index 99%
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index 7e9f854..4da9d65 100644
Binary files a/_images/d7d4c12d93dcace7bc68c66789b71c766b69b69f46e928829c49ab6ee81378c9.png and b/_images/e6d4f2626e1504e1ec3790109f3857e5fc46048b5e5b83e671eaed3595e71525.png differ
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index 766fdbf..75e75ef 100644
Binary files a/_images/ef2eff65a3647bba0ae2d683c2edbaedb61ee03aaef4c64530e72efd0c58714d.png and b/_images/e8601f7b61d2498d2ab17859358172521632c8ee7402909eac35664d28a29563.png differ
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deleted file mode 100644
index 418f047..0000000
Binary files a/_images/ec5c5662922a4d1d08ad47ec0d8d2cff915ea5fe2a7859bdc7c94461a0e89759.png and /dev/null differ
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index f1c8b74..0880124 100644
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-
+
diff --git a/_images/0a885b13a95065484a04193dd419bb473d38d4ec4b70aaf9702f6cfcf5651717.png b/_images/fb4e1a4f17ea141b989b613af7965cc01f1bd213afc54f82c64042ceaf457ea2.png
similarity index 99%
rename from _images/0a885b13a95065484a04193dd419bb473d38d4ec4b70aaf9702f6cfcf5651717.png
rename to _images/fb4e1a4f17ea141b989b613af7965cc01f1bd213afc54f82c64042ceaf457ea2.png
index efcf2ed..ee565a6 100644
Binary files a/_images/0a885b13a95065484a04193dd419bb473d38d4ec4b70aaf9702f6cfcf5651717.png and b/_images/fb4e1a4f17ea141b989b613af7965cc01f1bd213afc54f82c64042ceaf457ea2.png differ
diff --git a/_images/fbf6f36a359a5c9a2039c6d1371d80b399c6f3c55e5233724e4bc912a2176592.png b/_images/fbf6f36a359a5c9a2039c6d1371d80b399c6f3c55e5233724e4bc912a2176592.png
new file mode 100644
index 0000000..e7543b8
Binary files /dev/null and b/_images/fbf6f36a359a5c9a2039c6d1371d80b399c6f3c55e5233724e4bc912a2176592.png differ
diff --git a/_images/46f5596c19700b85757c01a5dc7f7fe26a5d51eb04721f3bb262919e1cabd266.svg b/_images/fe6a3b5fb40b2e20c6d9d8ad3f9aadbbdec4e1770ed3f0c02527603bbe216341.svg
similarity index 97%
rename from _images/46f5596c19700b85757c01a5dc7f7fe26a5d51eb04721f3bb262919e1cabd266.svg
rename to _images/fe6a3b5fb40b2e20c6d9d8ad3f9aadbbdec4e1770ed3f0c02527603bbe216341.svg
index b673752..3b54f8a 100644
--- a/_images/46f5596c19700b85757c01a5dc7f7fe26a5d51eb04721f3bb262919e1cabd266.svg
+++ b/_images/fe6a3b5fb40b2e20c6d9d8ad3f9aadbbdec4e1770ed3f0c02527603bbe216341.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:19.738947
+ 2024-08-19T13:22:11.569591
image/svg+xml
- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 76.394413 40.677734
L 76.68 40.68
L 112.68 40.68
z
-" clip-path="url(#p65833f7296)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#p3adbf1fcc2)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -1396,7 +1396,7 @@ z
-
+
diff --git a/_images/d5fd4a4aa8456d7448a9dc73fe0c583c4c585e660059de6788fa223328342d21.png b/_images/fe7245d14d379049216ac50d99ca906b344c8ddaaa69612755736dfb443002a6.png
similarity index 97%
rename from _images/d5fd4a4aa8456d7448a9dc73fe0c583c4c585e660059de6788fa223328342d21.png
rename to _images/fe7245d14d379049216ac50d99ca906b344c8ddaaa69612755736dfb443002a6.png
index 54011d6..c985cc9 100644
Binary files a/_images/d5fd4a4aa8456d7448a9dc73fe0c583c4c585e660059de6788fa223328342d21.png and b/_images/fe7245d14d379049216ac50d99ca906b344c8ddaaa69612755736dfb443002a6.png differ
diff --git a/_images/ff1aff3f44cd4b24f76745ffab8ec8fc3b8d4b0f690cbb76cd042a7eb240dff0.png b/_images/ff1aff3f44cd4b24f76745ffab8ec8fc3b8d4b0f690cbb76cd042a7eb240dff0.png
new file mode 100644
index 0000000..0d02f0d
Binary files /dev/null and b/_images/ff1aff3f44cd4b24f76745ffab8ec8fc3b8d4b0f690cbb76cd042a7eb240dff0.png differ
diff --git a/_sources/0_Preparations.ipynb b/_sources/0_Preparations.ipynb
index 10034b8..141f4cf 100644
--- a/_sources/0_Preparations.ipynb
+++ b/_sources/0_Preparations.ipynb
@@ -2,7 +2,7 @@
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
- "id": "d2169966",
+ "id": "a419c5a7",
"metadata": {},
"source": [
"# ツールのインストールと説明\n",
diff --git a/_sources/5_pandas_plot.ipynb b/_sources/5_pandas_plot.ipynb
index ea74a78..275197d 100644
--- a/_sources/5_pandas_plot.ipynb
+++ b/_sources/5_pandas_plot.ipynb
@@ -35,8 +35,8 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "import pandas as pd\n",
"import numpy as np\n",
+ "import pandas as pd\n",
"import japanize_matplotlib\n",
"\n",
"# 警告メッセージを非表示\n",
@@ -1126,7 +1126,8 @@
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
- "heading_collapsed": true
+ "heading_collapsed": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true
},
"source": [
"## その他のプロット"
@@ -1145,45 +1146,69 @@
},
{
"cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "hidden": true
- },
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "`2`つの書き方が準備されている。\n",
+ "1. 次のような書き方となるメソッドを使う。\n",
+ "\n",
+ " ```\n",
+ " .plot.xxxx()\n",
+ " ```\n",
+ "
\n",
+ " ここで`xxxx`は、プロットの種類を表す。\n",
+ "2. メソッド`.plot()`の引数`kind`に文字列としてプロットの種類を指定する。\n",
+ "\n",
+ "この`2`つの方法は同じプロットを表示することなる。\n",
+ "まず，各プロットについての箇条書きでまとめた後，実際にデータを使いプロットについて説明することにする。"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
"source": [
- "メソッド`.plot()`には様々な引数が用意されているが，その中に`kind`がある。次を文字列として指定すると様々な種類のプロットが可能となる。\n",
- "* `line`：ライン・プロット\n",
- " * デフォルトの値であり，上で説明した直線・曲線のプロットとなる。\n",
- " * `.plot()`は`.plot.line()`と同じでもある。\n",
+ "* ライン・プロット\n",
+ " * 上で説明した直線・曲線のプロット。\n",
+ " * 書き方１：`.plot.line()`は`.plot()`と同じ。\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='line')`の`'line'`はデフォルトの値。\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.line.html)\n",
- "* `bar`：縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
- " * `.plot(kind='bar')`は`.plot.bar()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.bar.html)\n",
- "* `barh`：横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
- " * `barh`の`h`はHorizontalのH\n",
- " * `.plot(kind='hbar')`は`.plot.hbar()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.barh.html)\n",
- "* `hist`：ヒストグラム（連続変数に使う）\n",
+ "* 散布図（`DataFrame`のみ）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.scatter()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='scatter')`\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.scatter.html)\n",
+ "* ヒストグラム（連続変数に使う）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.hist()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='hist')`\n",
" * `hist`はHISTogramのHIST\n",
- " * `.plot(kind='hist')`は`.plot.hist()`と同じでもある。\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.hist.html)\n",
- "* `box`：ボックスプロット\n",
- " * `.plot(kind='box')`は`.plot.box()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.box.html)\n",
- "* `kde`：カーネル密度推定プロット\n",
+ "* カーネル密度推定プロット\n",
+ " * 書き方１：`.plot.kde()`もしくは`.plot.density()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='kde')`もしくは`.plot(kind='density')`\n",
" * `kde`はKernel Density EstimateのKDE\n",
- " * `.plot(kind='kde')`は`.plot.kde()`と同じでもある。\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.kde.html)\n",
- "* `density`：`kde`と同じ\n",
- "* `area`：エリア・プロット\n",
- " * `.plot(kind='area')`は`.plot.area()`と同じでもある。\n",
+ "* 縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.bar()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='bar')`\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.bar.html)\n",
+ "* 横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.barh()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='barh')`\n",
+ " * `barh`の`h`はHorizontalのH\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.barh.html)\n",
+ "* ボックスプロット\n",
+ " * 書き方１：`.plot.box()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='box')`\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.box.html)\n",
+ "* エリア・プロット\n",
+ " * 書き方１：`.plot.area()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='area')`\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.area.html)\n",
- "* `pie`：パイチャート\n",
- " * `.plot(kind='pie')`は`.plot.pie()`と同じでもある。\n",
+ "* パイチャート\n",
+ " * 書き方１：`.plot.pie()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='pie')`\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.pie.html)\n",
- "* `scatter`：散布図（`DataFrame`のみ）\n",
- " * `.plot(kind='scatter')`は`.plot.scatter()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.scatter.html)\n",
- "* `hexbin`： : 六角形プロット（`DataFrame`のみ）\n",
- " * `.plot(kind='hexbin')`は`.plot.hexbin()`と同じでもある。\n",
+ "* 六角形プロット（`DataFrame`のみ）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.hexbin()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='hexbin')`\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.hexbin.html)"
]
},
@@ -1196,8 +1221,9 @@
"上で説明した[ライン・プロットの引数](sec:5-options)は他のプロットと共通のものが多いが，それぞれ独自の引数もある。\n",
"\n",
"以下では散布図，ヒストグラム，カーネル密度推定プロット，棒グラフについて説明する。\n",
+ "加えて，縦線と横線を表示する方法も紹介する。\n",
"\n",
- "説明には次のコードで生成する`DataFrame`を使う。列`X`と`Y`には標準正規分布（平均`0`，標準偏差`1`）から生成した100個のランダム変数が含まれている。`Z`には正規分布（平均`2`，標準偏差`1`）から抽出した100個のランダム変数が格納されている。"
+ "説明には次のコードで生成する`DataFrame`を使う。列`X`と`Y`には標準正規分布（平均`0`，標準偏差`1`）から生成した100個のランダム変数が含まれている。`Z`には正規分布（平均`2`，標準偏差`1`）から抽出した`100`個のランダム変数が格納されている。"
]
},
{
@@ -1208,9 +1234,10 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1 = pd.DataFrame({'X':np.random.normal(size=100),\n",
- " 'Y':np.random.normal(size=100),\n",
- " 'Z':np.random.normal(loc=2, size=100)})"
+ "rng = np.random.default_rng()\n",
+ "df1 = pd.DataFrame({'X':rng.normal(size=100),\n",
+ " 'Y':rng.normal(size=100),\n",
+ " 'Z':rng.normal(loc=2, size=100)})"
]
},
{
@@ -1241,6 +1268,10 @@
"source": [
"散布図をプロットする場合は次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df1.plot.scatter(x='列ラベル', y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df1.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='scatter')\n",
"```\n",
"* `x`：横軸に使う列ラベル（文字列）\n",
@@ -1257,7 +1288,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter')\n",
+ "df1.plot.scatter(x='X', y='Y')\n",
"pass"
]
},
@@ -1296,17 +1327,17 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',\n",
- " title='タイトルです',\n",
- " color='red',\n",
- " marker='^',\n",
- " s=100,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " # legend=False,\n",
- " label='Y',\n",
- " grid=True\n",
- " )\n",
+ "df1.plot.scatter(x='X', y='Y',\n",
+ " title='タイトルです',\n",
+ " color='red',\n",
+ " marker='^',\n",
+ " s=100,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " # legend=False,\n",
+ " label='Yの判例',\n",
+ " grid=True\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1336,8 +1367,8 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',label='Yのデータ')\n",
- "df1.plot(x='X', y='Z', kind='scatter',\n",
+ "ax_ = df1.plot.scatter(x='X', y='Y', label='Yのデータ')\n",
+ "df1.plot.scatter(x='X', y='Z',\n",
" color='red', marker='^', label='Zのデータ', ax=ax_)\n",
"pass"
]
@@ -1361,6 +1392,10 @@
"source": [
"ヒストグラムは次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df1.plot.hist(y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df1.plot(y='列ラベル', kind='hist')\n",
"```\n",
"* `y`：縦軸に使う列ラベル（文字列、複数指定する場合はリスト）\n",
@@ -1375,7 +1410,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y='Y', kind='hist')\n",
+ "df1.plot.hist(y='Y')\n",
"pass"
]
},
@@ -1427,20 +1462,19 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y='Y',\n",
- " kind='hist',\n",
- " bins=20,\n",
- " title='タイトルです',\n",
- " color='red',\n",
- " ec='white',\n",
- " alpha=0.5,\n",
- " density=True,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " legend=True,\n",
- " label='Xの凡例',\n",
- " grid=True\n",
- " )\n",
+ "df1.plot.hist(y='Y',\n",
+ " bins=20,\n",
+ " title='タイトルです',\n",
+ " color='red',\n",
+ " ec='white',\n",
+ " alpha=0.5,\n",
+ " density=True,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " legend=True,\n",
+ " label='Xの凡例',\n",
+ " grid=True\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1470,12 +1504,11 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y=['Y','Z'],\n",
- " kind='hist',\n",
- " bins=30,\n",
- " color=['r','k'],\n",
- " edgecolor='k',\n",
- " alpha=0.4)\n",
+ "df1.plot.hist(y=['Y','Z'],\n",
+ " bins=30,\n",
+ " color=['r','k'],\n",
+ " edgecolor='k',\n",
+ " alpha=0.4)\n",
"pass"
]
},
@@ -1496,12 +1529,11 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y=['Y','Z'],\n",
- " kind='hist', \n",
- " bins=30,\n",
- " color=['r','k'],\n",
- " edgecolor='white',\n",
- " stacked=True)\n",
+ "df1.plot.hist(y=['Y','Z'],\n",
+ " bins=30,\n",
+ " color=['r','k'],\n",
+ " edgecolor='white',\n",
+ " stacked=True)\n",
"pass"
]
},
@@ -1519,6 +1551,7 @@
"metadata": {
"heading_collapsed": true,
"hidden": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true,
"tags": [
"remove-cell"
]
@@ -1548,6 +1581,10 @@
"\n",
"次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df1.plot.kde(y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df1.plot(y='列ラベル', kind='kde')\n",
"```\n",
"* `y`：縦軸に使う列ラベル（文字列、複数指定する場合はリスト）\n",
@@ -1564,7 +1601,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y=['X','Z'], kind='kde')\n",
+ "df1.plot.kde(y=['X','Z'])\n",
"pass"
]
},
@@ -1613,19 +1650,18 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y='X',\n",
- " kind='kde',\n",
- " title='タイトルです',\n",
- " linewidth=5,\n",
- " linestyle='-.',\n",
- " color='red',\n",
- " alpha=0.5,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " legend=True,\n",
- " label='Xの凡例',\n",
- " grid=True\n",
- " )\n",
+ "df1.plot.kde(y='X',\n",
+ " title='タイトルです',\n",
+ " linewidth=5,\n",
+ " linestyle='-.',\n",
+ " color='red',\n",
+ " alpha=0.5,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " legend=True,\n",
+ " label='Xの凡例',\n",
+ " grid=True\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1655,16 +1691,12 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='X',\n",
- " kind='hist',\n",
- " label='Xのヒストグラム',\n",
- " density=True,\n",
- " )\n",
- "df1.plot(y='X',\n",
- " kind='kde',\n",
- " label='XのKDE',\n",
- " ax=ax_,\n",
- " )\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='X',\n",
+ " label='Xのヒストグラム',\n",
+ " density=True)\n",
+ "df1.plot.kde(y='X',\n",
+ " label='XのKDE',\n",
+ " ax=ax_)\n",
"ax_.legend()\n",
"pass"
]
@@ -1689,14 +1721,18 @@
"図に縦線や横線を追加したい場合がある。その場合は，[タイトルとラベルのサイズの調整](sec:5-titlelabels)にあるように「軸」に追加していく事になる。次のような書き方となる。\n",
"\n",
"* 縦線の場合\n",
+ "\n",
" ```\n",
" ax_.axvline(＜横軸の値＞)\n",
" ```\n",
+ "
\n",
" ここで`axvline`の`ax`はAXis，`v`はVertical，`line`はLINEのことを表している。\n",
"* 横線の場合\n",
+ " \n",
" ```\n",
" ax_.axhline(＜縦軸の値＞)\n",
" ```\n",
+ "
\n",
" ここで`axhline`の`ax`はAXis，`h`はHorizontal，`line`はLINEのことを表している。\n",
"\n",
"ここで`ax_`は`.plot()`で返された「軸」のことである。\n",
@@ -1712,7 +1748,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)\n",
"ax_.axvline(0)\n",
"ax_.axhline(10)\n",
"pass"
@@ -1757,7 +1793,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)\n",
"ax_.axvline(0,\n",
" ymin=0.3,\n",
" ymax=0.95,\n",
@@ -1792,16 +1828,12 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='X',\n",
- " kind='hist',\n",
- " label='Xのヒストグラム',\n",
- " density=True,\n",
- " )\n",
- "df1.plot(y='X',\n",
- " kind='kde',\n",
- " label='XのKDE',\n",
- " ax=ax_,\n",
- " )\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='X',\n",
+ " label='Xのヒストグラム',\n",
+ " density=True)\n",
+ "df1.plot.kde(y='X',\n",
+ " label='XのKDE',\n",
+ " ax=ax_)\n",
"ax_.legend()\n",
"ax_.axvline(0, color='red')\n",
"pass"
@@ -1812,6 +1844,7 @@
"metadata": {
"heading_collapsed": true,
"hidden": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true,
"tags": [
"remove-cell"
]
@@ -1823,7 +1856,8 @@
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
- "hidden": true
+ "hidden": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true
},
"source": [
"(sec:5-bar)=\n",
@@ -1871,6 +1905,10 @@
"\n",
"この`DataFrame`を使って棒グラフの作成方法を説明するが，次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df2.plot.bar(x='列ラベル', y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df2.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='bar')\n",
"```\n",
"* `x`：横軸に使う列ラベル（文字列）\n",
@@ -1887,7 +1925,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df2.plot(x='country', y='gdp', kind='bar')\n",
+ "df2.plot.bar(x='country', y='gdp')\n",
"pass"
]
},
@@ -1908,7 +1946,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df2.plot(x='country', y=['gdp','con'], kind='bar')\n",
+ "df2.plot.bar(x='country', y=['gdp','con'])\n",
"pass"
]
},
@@ -1949,16 +1987,16 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'], kind='bar',\n",
- " color=['red','black','green','orange'],\n",
- " stacked=True,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " # legend=False, \n",
- " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
- " grid=True,\n",
- " rot=0\n",
- " )\n",
+ "df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],\n",
+ " color=['red','black','green','orange'],\n",
+ " stacked=True,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " # legend=False, \n",
+ " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
+ " grid=True,\n",
+ " rot=0\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1979,12 +2017,11 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],\n",
- " kind='bar',\n",
- " stacked=True,\n",
- " fontsize=15,\n",
- " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
- " rot=0)\n",
+ "ax_ = df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],\n",
+ " stacked=True,\n",
+ " fontsize=15,\n",
+ " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
+ " rot=0)\n",
"\n",
"df2.plot(x='country', y='gdp',\n",
" color='black',\n",
diff --git a/_sources/index.ipynb b/_sources/index.ipynb
index 9ab162c..982ba3f 100644
--- a/_sources/index.ipynb
+++ b/_sources/index.ipynb
@@ -2,7 +2,7 @@
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
- "id": "acb21c8f",
+ "id": "fa125d58",
"metadata": {},
"source": [
"# 経済学のためのPython入門\n",
@@ -23,14 +23,14 @@
{
"cell_type": "code",
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- "id": "cf4a36e3",
+ "id": "7e781178",
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{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
- "Version: 2024年08月09日\n"
+ "Version: 2024年08月19日\n"
]
}
],
@@ -42,7 +42,7 @@
},
{
"cell_type": "markdown",
- "id": "78d9e79e",
+ "id": "2c84de55",
"metadata": {},
"source": [
"
？は「判断」を意味するが，上のコードの#2に対応している。x=10はTrueなので，菱形枠から右に移動して条件はTrueですが表示されることになる。
+
Falseと判断されると，直ぐにENDとなっている。
複数条件#
-
+
このフローチャートをコードに落とし込むと次のようになる。
@@ -1025,7 +1025,7 @@ 数値を返す例
-
+
ここでは，まず \(x=0\) がTrueかFalseかを判断し，次に \(x>0\) がTrueかFalseかを判定している。しかし，図から分かるように，この２つの判断は，非常に似ており，次のように１つにまとめることができる。
@@ -1057,7 +1057,7 @@ 数値を返す例
-
+
このフローチャートに従って，if文を使いコードを書いてみよう。
@@ -1319,7 +1319,7 @@ print()<
-
+
この図から，forループの裏では菱形の判断，即ち，if文が動いていることが分かる。gdp_componentsの最後の要素のループ処理が終わったかどうかを判断している。
@@ -2146,7 +2146,7 @@ 説明と簡単な例
-
+
この図から，最後のcounter+=1がなければ無限ループに陥ってしまうことが分かると思う。また，forループ同様，菱形でif文が裏で働いていることが分かる。一方で，if文の判断で次の点で異なる。
@@ -2217,7 +2217,7 @@ 説明と簡単な例
-
+
上のフローチャートと比べると，菱形枠とENDの間にprint('無事終了(^^)')が追加されている。
@@ -2460,7 +2460,7 @@ if
-
+
この例に基づいて，1から5までの数字を3を飛ばして1，2，4，5を表示するとしよう。その場合に重宝するのがif文とcontinue（対象コードの実行を飛ばすコード）の組み合わせである。まず，フローチャートで表してみよう。
@@ -2500,7 +2500,7 @@ if
-
+
上のフローチャートと異なる点は，下の菱形が追加されていることだけであり，その菱形をif文で捉えることができる。更に，下の菱形から上の菱形への矢印（3の表示を飛ばす）をcontinueで実行することになる。コードを書いてみよう。
@@ -2585,7 +2585,7 @@ if
-
+
菱形の中はTrueなので，必ずTrueの矢印の方向に沿ってコードは実行される。Falseも書いてあるが，そちらの矢印に決して進むことはない。
@@ -2623,7 +2623,7 @@ if
-
+
上のフローチャートと異なるのは，下の菱形（条件？）を追加することにより，whileループは維持するとともにENDへの矢印を追加した点である。
@@ -2706,7 +2706,7 @@ if
-
+
上のコードの#4〜#6を少し書き換えて，次のようにしても同じ結果が返される。
@@ -2839,7 +2839,7 @@ continue
-
+
diff --git a/1_Basics_V.html b/1_Basics_V.html
index 52b2c04..9cc1ed3 100644
--- a/1_Basics_V.html
+++ b/1_Basics_V.html
@@ -623,7 +623,7 @@ random
-[4, 5, 6, 4, 2, 3, 4, 3, 3, 2]
+[5, 4, 6, 6, 3, 4, 4, 3, 1, 6]
@@ -655,7 +655,7 @@ random
-6.1357890131748025
+8.574557667209511
@@ -668,16 +668,16 @@ random
-[-0.11691398324058139,
- 0.7274112858880303,
- 1.0512109670135121,
- 2.067401856300274,
- 0.8162944649374921,
- 0.05735338361896552,
- -0.1445495210950697,
- -0.05932543761952731,
- 1.0335169113301024,
- -0.2194433075736893]
+[0.3292050613172326,
+ -0.399021913445903,
+ 1.1659826194015748,
+ -0.7330801604893195,
+ -0.151285516562186,
+ 1.2437560724856014,
+ -0.8120978184337457,
+ -0.8726027236560766,
+ 0.13709761209096014,
+ -0.1635379148994268]
@@ -933,7 +933,7 @@ for
--247.45031372473508
+-1104.2810569175385
@@ -977,7 +977,7 @@ while
--247.45031372473508
+-1104.2810569175385
@@ -994,7 +994,7 @@ 実行スピード比較
-14.3 ms ± 506 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+14.7 ms ± 162 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1023,7 +1023,7 @@ 実行スピード比較
-52.6 ms ± 2.2 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+56.2 ms ± 1.89 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1043,7 +1043,7 @@ 実行スピード比較
-2.62 ms ± 35 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+3.18 ms ± 88.3 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1178,7 +1178,7 @@ 例２：値の探索
-9.04 ms ± 195 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+10 ms ± 595 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1190,7 +1190,7 @@ 例２：値の探索
-48.4 ms ± 968 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+56.4 ms ± 4.06 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1266,7 +1266,7 @@ 番兵法#
-26.8 ms ± 130 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+27.7 ms ± 824 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1296,7 +1296,7 @@ 組み込み関数
-5.98 ms ± 108 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+6.43 ms ± 89.2 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1354,7 +1354,7 @@ 直接的な探索
--4.8204066291600585
+-4.783064184575576
@@ -1403,7 +1403,7 @@ 間接的な探索
--4.8204066291600585
+-4.783064184575576
@@ -1419,7 +1419,7 @@ 実行スピード比較
-11.5 ms ± 106 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+12.9 ms ± 1.22 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1431,7 +1431,7 @@ 実行スピード比較
-25.2 ms ± 572 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+25.6 ms ± 171 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1445,7 +1445,7 @@ 実行スピード比較
--4.8204066291600585
+-4.783064184575576
@@ -1457,7 +1457,7 @@ 実行スピード比較
-7.06 ms ± 79.3 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+7.66 ms ± 204 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1556,7 +1556,7 @@ 単純選択ソート
-[0, 0, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 7, 8]
+[0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6]
@@ -1569,7 +1569,7 @@ 単純選択ソート
-[990, 990, 991, 991, 996, 996, 998, 998, 999, 999]
+[994, 995, 995, 996, 996, 997, 998, 999, 999, 1000]
@@ -1714,7 +1714,7 @@ バブル・ソート
-[0, 0, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 7, 8]
+[0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6]
@@ -1727,7 +1727,7 @@ バブル・ソート
-[990, 990, 991, 991, 996, 996, 998, 998, 999, 999]
+[994, 995, 995, 996, 996, 997, 998, 999, 999, 1000]
@@ -1743,7 +1743,7 @@ 実行スピード比較
-12 ms ± 93 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+12.3 ms ± 229 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1755,7 +1755,7 @@ 実行スピード比較
-17.6 ms ± 127 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+18.1 ms ± 222 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1772,7 +1772,7 @@ 実行スピード比較
-3.08 μs ± 23.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100,000 loops each)
+3.08 μs ± 16.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100,000 loops each)
diff --git a/1_Basics_VI.html b/1_Basics_VI.html
index 6d64061..195237d 100644
--- a/1_Basics_VI.html
+++ b/1_Basics_VI.html
@@ -526,10 +526,10 @@ 説明#
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x115da4830>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x112e70890>]
-
+
コードにmarker='o'が追加されているが，「●」を表示するために使っている。このような引数の使い方は後で詳しく説明するので，ここでは気にしないで読み進めて欲しい。
@@ -641,10 +641,10 @@ 曲線のプロット
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x115dd14c0>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x112ea1940>]
-
+
座標の数が少ないのでスムーズな曲線には見えない。もっと座標を増やしてみよう。
@@ -658,10 +658,10 @@ 曲線のプロット
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x115ebf950>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x112f3d910>]
-
+
\(y=x^2\)の図らしく見える。
@@ -696,7 +696,7 @@ 重ねてプロット
-
+
@@ -736,7 +736,7 @@ plot()
-
+
引数をいちいち書くのが面倒な場合、次の３つを簡略して一緒に指定できる。
@@ -760,7 +760,7 @@ plot()
-
+
（注意点）
@@ -812,7 +812,7 @@ その他の「飾り付け」
-
+
最後に，図の大きさの指定方法を例を使って説明しよう。変更方法は簡単で，次の行をplt.plot()の上に付け加えるだけである。
@@ -839,7 +839,7 @@ その他の「飾り付け」
-
+
@@ -880,7 +880,7 @@ ヒストグラム
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -930,7 +930,7 @@ ヒストグラム
-
+
次に複数のデータを重ねてプロットする場合を考えよう。方法は簡単で，ライン・プロットと同じようにplt.hist()を続けてコードを書くだけである。まず平均4標準偏差2の正規分布からのランダム変数を用意しよう。
@@ -959,7 +959,7 @@ ヒストグラム
-
+
濃い赤の部分が重なっている部分となる。
@@ -989,7 +989,7 @@ ヒストグラム
-
+
@@ -1054,7 +1054,7 @@ コイントス
-[1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1]
+[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]
@@ -1067,7 +1067,7 @@ コイントス
-
この驚くべき結果は統計学の金字塔である。ではどこが金字塔なのだろうか。データ分析のためには標本を集める必要がある。例えば，大学生の１日の授業以外の勉強時間（単位は分）を考えてみよう。マイナス時間や24時間以上はあり得ないため，母集団の分布は正規分布ではないことは明らかである。標本の中には驚くほど勉強している人もいれば，アルバイトなどに追われ0分の学生も含まれるかも知れない。もしかすると，分布には複数のピークがあるかもしれない（例えば，0と60分）。いずれにしろ，母集団の分布は未知であるため，仮説検定は不可能のように感じられる。しかし中心極限定理は，超えることはできないように見える壁をいとも簡単に飛び越えさせてくれる。ランダム標本を集め，標本の大きさが十分に大きければ，標本平均は正規分布に従う（近似される）ため仮説検定が可能になるのだ。
@@ -1330,7 +1330,7 @@ 関数化#
-0.8944271909999157
+0.44721359549995837
@@ -1344,15 +1344,13 @@ 関数化#
-[-1.4142135623730951,
- 0.0,
- -1.4142135623730951,
- 0.0,
- 0.0,
+[0.0,
-1.4142135623730951,
-1.4142135623730951,
+ 0.0,
-1.4142135623730951,
1.4142135623730951,
+ 0.0,
-1.4142135623730951,
0.0,
0.0,
@@ -1360,10 +1358,12 @@ 関数化#
@@ -1457,7 +1457,7 @@ ヒストグラムのプロット標準化平均の重複しない値の数（x軸）：2
-
+
＜コードの説明＞
@@ -1540,11 +1540,11 @@ n=1標準化平均の重複しない値の数（x軸）：2
-
+
標準化平均の重複しない値の数（x軸）：2
-
+
Nが小さい（10）とランダムな影響が強く現れるが，大きくなると（10000）大数の法則によって-1と1の割合は0.5に近づいている。一方で，Nが大きくなっても，分布は標準正規分布とは大きく異なっている。
@@ -1562,11 +1562,11 @@ n=2標準化平均の重複しない値の数（x軸）：3
-
+
標準化平均の重複しない値の数（x軸）：3
-
+
Nが大きくなると，大数の法則によって左右対称の分布となっている。しかし，依然として標準正規分布とは異なっている。
@@ -1584,11 +1584,11 @@ n=12標準化平均の重複しない値の数（x軸）：7
-
-標準化平均の重複しない値の数（x軸）：12
+
+標準化平均の重複しない値の数（x軸）：13
-
+
Nが小さいとランダムな要素が際立ち明確ではないが，n増加すると標準正規分布に近づいていることが分かる。
@@ -1603,14 +1603,14 @@ n=64
-標準化平均の重複しない値の数（x軸）：18
+標準化平均の重複しない値の数（x軸）：19
-
+
標準化平均の重複しない値の数（x軸）：31
-
+
標準正規分布に大きく近づいたことが確認できる。
@@ -1651,10 +1651,10 @@ n=1000
-標準化平均の重複しない値の数（x軸）：104
+標準化平均の重複しない値の数（x軸）：107
-
+
diff --git a/3_Pandas.html b/3_Pandas.html
index 962c58c..94597ef 100644
--- a/3_Pandas.html
+++ b/3_Pandas.html
@@ -7024,7 +7024,7 @@ ステップ１：グループ化する列を指定
-<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x1143f7110>
+<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x119d462d0>
@@ -7045,7 +7045,7 @@ ステップ２：グループ計算したい列を指定
-<pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x1143f6030>
+<pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x119d470e0>
diff --git a/4_matplotlib.html b/4_matplotlib.html
index eefde08..b9040cb 100644
--- a/4_matplotlib.html
+++ b/4_matplotlib.html
@@ -614,10 +614,10 @@ array
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x103fb8c80>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1140334a0>]
-
+
２行目にmarker='o'が追加されているが，「●」を表示するために使っている。このような引数の使い方は後で詳しく説明するので，ここでは気にしないで読み進めて欲しい。
@@ -639,10 +639,10 @@ array
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x11a8b74a0>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x11411cc50>]
-
+
より\(y=x^2\)の図に近づいたことがわかる。
@@ -672,7 +672,7 @@ array
-
+
それぞれのax.plot()を「軸axにデータの組み合わせをプロットする」と読めば理解しやすいと思う。また同じようなコードが続いているので，次のようにforループを使うことより短いコードで同じ図を表示することができる。
@@ -688,7 +688,7 @@ array
-
+
@@ -780,7 +780,7 @@ DataFrame
-
+
横軸にX，縦軸にY0，Y1，Y2をプロットしてみる。
@@ -795,7 +795,7 @@ DataFrame
-
+
引数の書き方１の簡略形として，横軸の変数を省略できることを紹介した。その場合はどうなるかを考えてみよう。
@@ -808,7 +808,7 @@ DataFrame
-
+
上の図との違いは横軸の値である。この場合，横軸にdf0の行インデックスが自動的に使われている。
@@ -829,7 +829,7 @@ 同じDataFrame
-
+
変数Y1とY2も同じ軸axにプロットしてみよう。
@@ -844,7 +844,7 @@ 同じDataFrame
-
+
@@ -866,7 +866,7 @@ 同じDataFrame
-
+
行インデックスが横軸の値として使われている。
@@ -952,7 +952,7 @@ 異なるDataFr
-
+
@@ -1043,7 +1043,7 @@ subplots()
-
+
@@ -1088,7 +1088,7 @@ plot()
-
+
引数をいちいち書くのが面倒な場合、次の３つを簡略して一緒に指定できる。
@@ -1113,7 +1113,7 @@ plot()
-
+
（注意点）
@@ -1166,7 +1166,7 @@ ax
-
+
@@ -1199,7 +1199,7 @@ 図を並べる
-
+
６つの軸が表示されているが、それらはaxに割り当てられている。axを表示してみよう。
@@ -1253,7 +1253,7 @@ 図を並べる
-
+
横軸と縦軸を共有するには次のようにする。
@@ -1271,7 +1271,7 @@ 図を並べる
-
+
axのメソッド（例えば、軸のタイトル）はそれぞれ設定することができる。
@@ -1305,7 +1305,7 @@ 図を並べる
-
+
@@ -1325,7 +1325,7 @@ ２軸グラフ
-
+
コードの説明
@@ -1358,7 +1358,7 @@ ２軸グラフ
-
+
コードの説明
@@ -1407,7 +1407,7 @@ japanize_matplo
-
+
@@ -1455,7 +1455,7 @@ フォントを指定する
-
+
@@ -1587,7 +1587,7 @@ 投資関数
-
+
この図に次の「飾り付け」をしてみよう。
@@ -1789,7 +1789,7 @@ 将来価値
-
+
ax.plot()が続いているので、forループを使う事を推奨する。
@@ -1806,7 +1806,7 @@ 将来価値
-
+
（１）のdf_future.columnsについて説明すると、.columnsはデータ・フレームdf_futureの属性であり列ラベルを返す。
@@ -1854,7 +1854,7 @@ 散布図#
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1891,7 +1891,7 @@ 散布図#
-
+
XとZの散布図を加えてタイトルなども付け加えてみよう。
@@ -1917,7 +1917,7 @@ 散布図#
-
+
@@ -1947,7 +1947,7 @@ ヒストグラム
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1990,7 +1990,7 @@ ヒストグラム
-
+
次に複数のデータを並べてプロットする場合を考えよう。方法は簡単で，異なるデータをリストとして指定すれば良い。
@@ -2009,7 +2009,7 @@ ヒストグラム
-
+
上のコードに引数stacked=Trueを加えると，柱を重ねて表示される。試してみよう。またax.hist()を２回使うと，２つのヒストグラムを重ねて表示することができる。この場合，引数alphaの値を調整すると良いだろう。
@@ -2035,7 +2035,7 @@ ヒストグラム
-
+
濃い赤の部分が重なっている部分となる。
@@ -2071,7 +2071,7 @@ 縦線・横線
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -2115,7 +2115,7 @@ 縦線・横線
-
+
@@ -2214,7 +2214,7 @@ 棒グラフ
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -2256,7 +2256,7 @@ 棒グラフ
-
+
ax.tick_params()は縦軸と横軸の文字の大きさを調節している。
@@ -2272,7 +2272,7 @@ 棒グラフ
-
+
縦軸を確認するとわかるが，まず消費（con）の棒がプロットされ，それに投資（ivn）の棒が重ねてプロットされている。これは引数base（縦軸における棒の基点）がデフォルトの0に設定されており，消費も投資も0から始まっているためである。この点を踏まえ，棒を積み上げる場合を考えよう。その場合，投資のbaseは消費の高さになる必要がある。また政府支出を積み上げる場合は，積み上がった消費の高さが政府支出の基点になる必要がある。純輸出を積み上げる場合も同様に考える必要がある。この点に注意して棒を積み上げるには次のようなコードとなる。
@@ -2301,7 +2301,7 @@ 棒グラフ
-
+
(1)〜(2)で棒の基点となる値をDataFrameとして計算し，それを(5)で使っている。(3)〜(4)行目はforループに使うイタラブルを作成している。また(6)では列gdpのライン・プロットを追加している。コードを見るとわかるように，少々複雑である。よりシンプルなコードで同じ図を描きたい場合は，ここで説明しているDataFrameのメソッドplot()を参考にすると良いだろう。その方法では(1)〜(2)を自動計算するため引数baseの値を考える必要がない。
@@ -2335,7 +2335,7 @@ 棒グラフ
-
+
簡単にコードを説明する。
diff --git a/5_pandas_plot.html b/5_pandas_plot.html
index 5365d06..a75e833 100644
--- a/5_pandas_plot.html
+++ b/5_pandas_plot.html
@@ -480,8 +480,8 @@ Contents
説明#
-import pandas as pd
-import numpy as np
+import numpy as np
+import pandas as pd
import japanize_matplotlib
# 警告メッセージを非表示
@@ -573,7 +573,7 @@ DataFrame<Axes: xlabel='X'>
-
+
@@ -599,7 +599,7 @@ DataFrame<Axes: xlabel='X'>
-
+
上の例では引数xとyを指定したが，xを指定しない場合はどうなるか試してみよう。
@@ -611,7 +611,7 @@ DataFrame
-
+
縦軸はYだが，横軸には行インデックスが使われることになる。この場合，行インデックスがfloatとして表示されている。
@@ -624,7 +624,7 @@ DataFrame
-
+
縦軸には全ての列が使われ、横軸には行インデックスが使われている。
@@ -678,7 +678,7 @@ Series
-
+
横軸には行インデックスがfloatとして使われており，Seriesの場合，凡例は自動的には表示されない。
@@ -696,7 +696,7 @@
Series
-
+
Seriesの場合，連続してコードを書くと一つの図に表示することができる。この特徴は，次に説明する「飾り付け」を各データ毎別々に設定する際に便利な機能と感じる人もいるだろう。
@@ -763,7 +763,7 @@ 基本的な引数
-
+
@@ -828,7 +828,7 @@ 基本的な引数
-
+
@@ -844,7 +844,7 @@ 「軸」を指定してプロットする場合
-
+
@@ -872,7 +872,7 @@ 「軸」を指定してプロットする場合
-
+
また上のコードの最後に次の行を付け加えている。
@@ -895,7 +895,7 @@ 図を並べる
-
+
図を横に並べるにはlayout=(1,2)を付け加える。layoutは図の配置を行列のように考えて指定し、1は行の数であり、2は列の数。
@@ -910,7 +910,7 @@ 図を並べる
-
+
図を並べる際も引数xを省略すると，横軸には行インデックスが使われることになる。
@@ -926,7 +926,7 @@ ２軸グラフ
-
+
別々の飾り付けをする場合は次のようにすると良いだろう。
@@ -945,7 +945,7 @@ ２軸グラフ
-
+
上のコードとの主な違い：
@@ -985,7 +985,7 @@ japanize_matplo
-
+
@@ -1037,7 +1037,7 @@ フォントを指定する
-
+
@@ -1179,7 +1179,7 @@ 投資関数
-
+
@@ -1371,7 +1371,7 @@ 将来価値
-
+
@@ -1380,82 +1380,105 @@ 将来価値
その他のプロット#
種類#
-メソッド.plot()には様々な引数が用意されているが，その中にkindがある。次を文字列として指定すると様々な種類のプロットが可能となる。
+2つの書き方が準備されている。
+
+次のような書き方となるメソッドを使う。
+.plot.xxxx()
+
+
+
+ここで`xxxx`は、プロットの種類を表す。
+メソッド.plot()の引数kindに文字列としてプロットの種類を指定する。
+この2つの方法は同じプロットを表示することなる。
+まず，各プロットについての箇条書きでまとめた後，実際にデータを使いプロットについて説明することにする。
-line：ライン・プロット
+ライン・プロット
-デフォルトの値であり，上で説明した直線・曲線のプロットとなる。
.plot()は.plot.line()と同じでもある。
上で説明した直線・曲線のプロット。
書き方１：.plot.line()は.plot()と同じ。
書き方２：.plot(kind='line')の'line'はデフォルトの値。
bar：縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
+散布図（DataFrameのみ）
barh：横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
+ヒストグラム（連続変数に使う）
hist：ヒストグラム（連続変数に使う）
+カーネル密度推定プロット
box：ボックスプロット
+縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
kde：カーネル密度推定プロット
+横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
density：kdeと同じ
area：エリア・プロット
+ボックスプロット
pie：パイチャート
+エリア・プロット
scatter：散布図（DataFrameのみ）
+パイチャート
hexbin： : 六角形プロット（DataFrameのみ）
+六角形プロット（DataFrameのみ）
-.plot(kind='hexbin')は.plot.hexbin()と同じでもある。
書き方１：.plot.hexbin()
書き方２：.plot(kind='hexbin')
上で説明したライン・プロットの引数は他のプロットと共通のものが多いが，それぞれ独自の引数もある。
-以下では散布図，ヒストグラム，カーネル密度推定プロット，棒グラフについて説明する。
-説明には次のコードで生成するDataFrameを使う。列XとYには標準正規分布（平均0，標準偏差1）から生成した100個のランダム変数が含まれている。Zには正規分布（平均2，標準偏差1）から抽出した100個のランダム変数が格納されている。
+以下では散布図，ヒストグラム，カーネル密度推定プロット，棒グラフについて説明する。
+加えて，縦線と横線を表示する方法も紹介する。
+説明には次のコードで生成するDataFrameを使う。列XとYには標準正規分布（平均0，標準偏差1）から生成した100個のランダム変数が含まれている。Zには正規分布（平均2，標準偏差1）から抽出した100個のランダム変数が格納されている。
-df1 = pd.DataFrame({'X':np.random.normal(size=100),
- 'Y':np.random.normal(size=100),
- 'Z':np.random.normal(loc=2, size=100)})
+rng = np.random.default_rng()
+df1 = pd.DataFrame({'X':rng.normal(size=100),
+ 'Y':rng.normal(size=100),
+ 'Z':rng.normal(loc=2, size=100)})
@@ -1465,7 +1488,11 @@ 種類#<
散布図#
散布図をプロットする場合は次の構文となる。
-df1.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='scatter')
+＜書き方１＞
+df1.plot.scatter(x='列ラベル', y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df1.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='scatter')
@@ -1475,13 +1502,13 @@ 散布図#列XとYを使ってプロットしてみよう。
-df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter')
+df1.plot.scatter(x='X', y='Y')
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1515,45 +1542,49 @@ 散布図#
-df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',
- title='タイトルです',
- color='red',
- marker='^',
- s=100,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- # legend=False,
- label='Y',
- grid=True
- )
+df1.plot.scatter(x='X', y='Y',
+ title='タイトルです',
+ color='red',
+ marker='^',
+ s=100,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ # legend=False,
+ label='Yの判例',
+ grid=True
+ )
pass
-
+
この図ではタイトルと横軸・縦軸ラベルの大きさが調整できていないが，上で説明したタイトルとラベルのサイズの調整のコードと共通なので，そちらを参照しよう。
またライン・プロットと同じように引数axを使うことにより，複数の散布図を重ねてプロットできる。次のコードはXとY，そしてXとZの散布図を同じ「軸」に表示している。
-ax_ = df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',label='Yのデータ')
-df1.plot(x='X', y='Z', kind='scatter',
+ax_ = df1.plot.scatter(x='X', y='Y', label='Yのデータ')
+df1.plot.scatter(x='X', y='Z',
color='red', marker='^', label='Zのデータ', ax=ax_)
pass
-
+
ヒストグラム#
ヒストグラムは次の構文となる。
-df1.plot(y='列ラベル', kind='hist')
+＜書き方１＞
+df1.plot.hist(y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df1.plot(y='列ラベル', kind='hist')
@@ -1562,13 +1593,13 @@ ヒストグラム
-df1.plot(y='Y', kind='hist')
+df1.plot.hist(y='Y')
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1610,61 +1641,58 @@ ヒストグラムXのヒストグラムをプロットしてみよう。
-df1.plot(y='Y',
- kind='hist',
- bins=20,
- title='タイトルです',
- color='red',
- ec='white',
- alpha=0.5,
- density=True,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- legend=True,
- label='Xの凡例',
- grid=True
- )
+df1.plot.hist(y='Y',
+ bins=20,
+ title='タイトルです',
+ color='red',
+ ec='white',
+ alpha=0.5,
+ density=True,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ legend=True,
+ label='Xの凡例',
+ grid=True
+ )
pass
-
+
この図ではタイトルと横軸・縦軸ラベルの大きさが調整できていないが，上で説明したタイトルとラベルのサイズの調整のコードと共通なのでそちらを参照しよう。
次に複数のデータを重ねてプロットする場合を考えよう。ここで役に立つ引数がalphaである。
-df1.plot(y=['Y','Z'],
- kind='hist',
- bins=30,
- color=['r','k'],
- edgecolor='k',
- alpha=0.4)
+df1.plot.hist(y=['Y','Z'],
+ bins=30,
+ color=['r','k'],
+ edgecolor='k',
+ alpha=0.4)
pass
-
+
濃い部分が重なっている部分となる。また柱を積み上げて表示するにはstacked=True（デフォルトはFalse）を使う。
-df1.plot(y=['Y','Z'],
- kind='hist',
- bins=30,
- color=['r','k'],
- edgecolor='white',
- stacked=True)
+df1.plot.hist(y=['Y','Z'],
+ bins=30,
+ color=['r','k'],
+ edgecolor='white',
+ stacked=True)
pass
-
+
赤の上に黒が積み上げられている。
@@ -1673,7 +1701,11 @@ ヒストグラムカーネル密度推定プロット#
ヒストグラムは縦軸に度数，横軸に階級を取ったグラフだが，関連する手法にカーネル密度推定と呼ばれるものがある。考え方は簡単で，上のようなヒストグラムのデータに基づき面積が１になるようにスムーズな分布を推定する手法である。ヒストグラムとカーネル密度関数を重ねてプロットすることもできる。
次の構文となる。
-df1.plot(y='列ラベル', kind='kde')
+＜書き方１＞
+df1.plot.kde(y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df1.plot(y='列ラベル', kind='kde')
@@ -1683,13 +1715,13 @@ ヒストグラムdf1にある全ての列がヒストグラムとして重ねて表示される。特定の列だけを使う場合は列を選択してplot()を使う。
-df1.plot(y=['X','Z'], kind='kde')
+df1.plot.kde(y=['X','Z'])
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1725,48 +1757,43 @@ ヒストグラムXをプロットしてみる。
-df1.plot(y='X',
- kind='kde',
- title='タイトルです',
- linewidth=5,
- linestyle='-.',
- color='red',
- alpha=0.5,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- legend=True,
- label='Xの凡例',
- grid=True
- )
+df1.plot.kde(y='X',
+ title='タイトルです',
+ linewidth=5,
+ linestyle='-.',
+ color='red',
+ alpha=0.5,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ legend=True,
+ label='Xの凡例',
+ grid=True
+ )
pass
-
+
この図ではタイトルと横軸・縦軸ラベルの大きさが調整できていないが，上で説明したタイトルとラベルのサイズの調整のコードと共通なのでそちらを参照しよう。
次にヒストグラムとカーネル密度推定プロットを重ねて図示してみる。ここで重要な点がヒストグラムに引数density=Trueを設定することである。これがないと縦軸の単位が異なり上手く表示できない。
-ax_ = df1.plot(y='X',
- kind='hist',
- label='Xのヒストグラム',
- density=True,
- )
-df1.plot(y='X',
- kind='kde',
- label='XのKDE',
- ax=ax_,
- )
+ax_ = df1.plot.hist(y='X',
+ label='Xのヒストグラム',
+ density=True)
+df1.plot.kde(y='X',
+ label='XのKDE',
+ ax=ax_)
ax_.legend()
pass
-
+
@@ -1778,20 +1805,22 @@ 縦線・横線ax_.axvline(＜横軸の値＞)
-ここでaxvlineのaxはAXis，vはVertical，lineはLINEのことを表している。
+
+ ここで`axvline`の`ax`はAXis，`v`はVertical，`line`はLINEのことを表している。
横線の場合
ax_.axhline(＜縦軸の値＞)
-ここでaxhlineのaxはAXis，hはHorizontal，lineはLINEのことを表している。
+
+ ここで`axhline`の`ax`はAXis，`h`はHorizontal，`line`はLINEのことを表している。
ここでax_は.plot()で返された「軸」のことである。
Yのヒストグラムを使ってプロットしてみよう。
-ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)
+ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)
ax_.axvline(0)
ax_.axhline(10)
pass
@@ -1799,7 +1828,7 @@ 縦線・横線
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1823,7 +1852,7 @@ 縦線・横線
-ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)
+ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)
ax_.axvline(0,
ymin=0.3,
ymax=0.95,
@@ -1843,22 +1872,18 @@ 縦線・横線
-
+
最後に上のヒストグラムとカーネル密度推定プロットに縦線を加えてみよう。
-ax_ = df1.plot(y='X',
- kind='hist',
- label='Xのヒストグラム',
- density=True,
- )
-df1.plot(y='X',
- kind='kde',
- label='XのKDE',
- ax=ax_,
- )
+ax_ = df1.plot.hist(y='X',
+ label='Xのヒストグラム',
+ density=True)
+df1.plot.kde(y='X',
+ label='XのKDE',
+ ax=ax_)
ax_.legend()
ax_.axvline(0, color='red')
pass
@@ -1866,7 +1891,7 @@ 縦線・横線
-
+
@@ -1895,7 +1920,11 @@ 縦線・横線netex：純輸出
このDataFrameを使って棒グラフの作成方法を説明するが，次の構文となる。
-df2.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='bar')
+＜書き方１＞
+df2.plot.bar(x='列ラベル', y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df2.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='bar')
@@ -1905,25 +1934,25 @@ 縦線・横線gdpの棒グラフを表示してみよう。
-df2.plot(x='country', y='gdp', kind='bar')
+df2.plot.bar(x='country', y='gdp')
pass
-
+
複数の棒（データ）を並べたい場合もあるだろう。その場合は引数yにリストを指定すれば表示できる。
-df2.plot(x='country', y=['gdp','con'], kind='bar')
+df2.plot.bar(x='country', y=['gdp','con'])
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1961,33 +1990,32 @@ 縦線・横線
-df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'], kind='bar',
- color=['red','black','green','orange'],
- stacked=True,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- # legend=False,
- label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
- grid=True,
- rot=0
- )
+df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],
+ color=['red','black','green','orange'],
+ stacked=True,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ # legend=False,
+ label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
+ grid=True,
+ rot=0
+ )
pass
-
+
次に，ライン・プロットを追加する例を考えてみよう。df2には列gdpがあり，それを表すライン・プロットを重ねることにしよう。
-ax_ = df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],
- kind='bar',
- stacked=True,
- fontsize=15,
- label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
- rot=0)
+ax_ = df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],
+ stacked=True,
+ fontsize=15,
+ label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
+ rot=0)
df2.plot(x='country', y='gdp',
color='black',
@@ -2004,7 +2032,7 @@ 縦線・横線
-
+
棒の高さとGDPのマーカーの高さは同じであることがわかる。
diff --git a/7_SciPy_optimize.html b/7_SciPy_optimize.html
index d43464a..bb0af1f 100644
--- a/7_SciPy_optimize.html
+++ b/7_SciPy_optimize.html
@@ -568,7 +568,7 @@ 説明#
-
+
@@ -1101,7 +1101,7 @@ 45度線モデル
-
+
h0(y)関数は右上りとなっている。傾きを直感的に説明すると次のようになる。Yが増加すると，当たり前だが所得Yは線形的に増加する。一方で，計画支出の一部である消費も増加するが，aは0.5に設定されているため，増加分は逓減している。したがって，所得と計画支出の差は上昇することになる。
@@ -1218,7 +1218,7 @@ IS曲線の導出
-
+
@@ -1301,7 +1301,7 @@ ソロー・モデル
-
+
scipy.optimizeを使い定常状態\(k_*\)を計算してみよう。
@@ -1524,7 +1524,7 @@ 例２#<
-
+
まずmethodのデフォルトであるbrent法を使ってみよう。解が２つあるため、次のコードではPythonが選んだ解しか求めることができない。
@@ -1684,7 +1684,7 @@ ソロー・モデル：黄金律
-
+
次に一人当たり消費を最大化する貯蓄率を求めるために関数を定義する。
@@ -1919,7 +1919,7 @@ 労働供給問題
-
+
diff --git a/8_NumPy_random.html b/8_NumPy_random.html
index e412367..44ec4e3 100644
--- a/8_NumPy_random.html
+++ b/8_NumPy_random.html
@@ -504,8 +504,8 @@ 正規分布#
-array([5.26594443, 6.79181449, 8.51685508, 6.54288685, 2.69024287,
- 5.1187738 , 2.42702609, 4.24728175, 4.89657348, 4.56496067])
+array([7.13574601, 7.40223508, 6.31474448, 7.46896333, 4.16741588,
+ 4.6607463 , 3.65269756, 3.80192292, 1.81561464, 3.74062884])
@@ -519,7 +519,7 @@ 正規分布#
-array([-0.49316673, -0.08132057, -0.13044949, 0.94306677, -1.61591664])
+array([ 1.41604284, 0.36960447, -0.23715347, -0.43103177, 0.6478393 ])
@@ -543,7 +543,7 @@ 正規分布#
-
+
@@ -565,8 +565,8 @@ 一様分布#
-array([22.61527987, 8.8982722 , 26.61302401, 27.79409832, 10.25093787,
- 9.76350031, 7.6778009 , 13.43760145, 7.32369242, 8.77711023])
+array([11.02087587, 17.18984152, 19.2200042 , 19.21874555, 17.74347124,
+ 23.88623676, 11.60679047, 25.88985806, 21.39569144, 28.62993619])
@@ -579,7 +579,7 @@ 一様分布#
-array([0.55356232, 0.11394304, 0.0868039 , 0.60905756, 0.68518283])
+array([0.40644866, 0.33836321, 0.63267379, 0.32849525, 0.22308042])
@@ -603,7 +603,7 @@ 一様分布#
-
+
@@ -671,11 +671,11 @@ 多変量正規分布
-array([[-0.28356043, 7.51308301],
- [ 3.43295464, 5.25727885],
- [-0.30909972, 4.56181811],
- [ 0.51241328, 5.77944934],
- [ 3.0841326 , 7.18264707]])
+array([[ 1.5447333 , 3.83942546],
+ [ 2.3780146 , 8.08331879],
+ [-3.56009025, -0.36565531],
+ [ 2.62027724, 8.84200269],
+ [-1.1599095 , 0.77286693]])
@@ -694,11 +694,11 @@ 多変量正規分布
-array([[-0.83171683, 0.07111526],
- [-0.64245833, -0.45440814],
- [ 1.20459053, 0.81136661],
- [ 0.44232979, 0.73031332],
- [-1.35919 , -0.14084623]])
+array([[ 2.15750382, 2.02163342],
+ [ 0.80317366, 1.29336528],
+ [-0.46152041, 0.6829746 ],
+ [-0.53177552, -0.60533211],
+ [ 1.8130526 , 0.99571133]])
@@ -719,7 +719,7 @@ 多変量正規分布
-
+
XとYの共分散はm=0.8となっているため，正の相関が観測される。
@@ -731,7 +731,7 @@
多変量正規分布
-0.7951663788294997
+0.7909162598479937
@@ -761,7 +761,7 @@ 古い書き方
--0.8551894593733246
+0.8819822333713833
@@ -779,7 +779,7 @@ 古い書き方
-0.6513467826855587
+-0.41193195823143874
diff --git a/Gapminder.html b/Gapminder.html
index 35ddce2..b49e181 100644
--- a/Gapminder.html
+++ b/Gapminder.html
@@ -983,7 +983,7 @@ 観測値の数
-
+
変数別での観測値の数
@@ -1157,7 +1157,7 @@ 平均#
-
+
@@ -1941,7 +1941,7 @@ 図#
-
+
@@ -1964,7 +1964,7 @@ 3つの変数
-
+
@@ -2070,7 +2070,7 @@ 複数階層の
-
+
世界平均との比較
@@ -2099,7 +2099,7 @@ 複数階層の
-
+
diff --git a/Grade.html b/Grade.html
index 7cd94dd..c64ca98 100644
--- a/Grade.html
+++ b/Grade.html
@@ -2043,7 +2043,7 @@ 図示#<
-
+
方法２：plt.xticks()を使って
@@ -2071,7 +2071,7 @@ 図示#<
-
+
@@ -2329,7 +2329,7 @@ 図示#<
-
+
diff --git a/_images/f0bc3a9364da024b25333921678fe3fb607df2d60c11a049df54465c184bb326.png b/_images/0139fafb6f09ed1762c33d7f31953810ceb1f9f4cee996aecc7ce3111a03118e.png
similarity index 99%
rename from _images/f0bc3a9364da024b25333921678fe3fb607df2d60c11a049df54465c184bb326.png
rename to _images/0139fafb6f09ed1762c33d7f31953810ceb1f9f4cee996aecc7ce3111a03118e.png
index bcabf79..a8fe114 100644
Binary files a/_images/f0bc3a9364da024b25333921678fe3fb607df2d60c11a049df54465c184bb326.png and b/_images/0139fafb6f09ed1762c33d7f31953810ceb1f9f4cee996aecc7ce3111a03118e.png differ
diff --git a/_images/02b6e7f0b563624cc445f07b7c48307a24eb34ea53843e77f752b7162e9dafb7.png b/_images/02b6e7f0b563624cc445f07b7c48307a24eb34ea53843e77f752b7162e9dafb7.png
new file mode 100644
index 0000000..9b77359
Binary files /dev/null and b/_images/02b6e7f0b563624cc445f07b7c48307a24eb34ea53843e77f752b7162e9dafb7.png differ
diff --git a/_images/02b7d87e37bba8ca2915f63a1076613598fad0ae87ebceb3e71e661fab656426.png b/_images/02b7d87e37bba8ca2915f63a1076613598fad0ae87ebceb3e71e661fab656426.png
deleted file mode 100644
index f8e03de..0000000
Binary files a/_images/02b7d87e37bba8ca2915f63a1076613598fad0ae87ebceb3e71e661fab656426.png and /dev/null differ
diff --git a/_images/dc745e25edf71340f3697f190f00e7eaa2b7c63e4389f6a8784d737320a516af.png b/_images/04770cfb527fb5c497ca5e5b7b05912a74ef19bd01853307afcb420108b2a919.png
similarity index 97%
rename from _images/dc745e25edf71340f3697f190f00e7eaa2b7c63e4389f6a8784d737320a516af.png
rename to _images/04770cfb527fb5c497ca5e5b7b05912a74ef19bd01853307afcb420108b2a919.png
index 856f211..b60c5c5 100644
Binary files a/_images/dc745e25edf71340f3697f190f00e7eaa2b7c63e4389f6a8784d737320a516af.png and b/_images/04770cfb527fb5c497ca5e5b7b05912a74ef19bd01853307afcb420108b2a919.png differ
diff --git a/_images/04b5b3b5dcfba278909f8768bea6df7717315a11c6f5c966a238545975af577f.png b/_images/04b5b3b5dcfba278909f8768bea6df7717315a11c6f5c966a238545975af577f.png
deleted file mode 100644
index 7e7da19..0000000
Binary files a/_images/04b5b3b5dcfba278909f8768bea6df7717315a11c6f5c966a238545975af577f.png and /dev/null differ
diff --git a/_images/bdec3966b9cacc29e023d602d46046925543e5243797bf46f399d9c17fa8120c.png b/_images/04c2f93458de89410bdc1d957a0dc3fc96236b7d4845a8feeb0ba86b92f98c6c.png
similarity index 99%
rename from _images/bdec3966b9cacc29e023d602d46046925543e5243797bf46f399d9c17fa8120c.png
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index 14f293b..cfdcfdf 100644
Binary files a/_images/bdec3966b9cacc29e023d602d46046925543e5243797bf46f399d9c17fa8120c.png and b/_images/04c2f93458de89410bdc1d957a0dc3fc96236b7d4845a8feeb0ba86b92f98c6c.png differ
diff --git a/_images/066034f28a37ee0b3fd0815816916f744f3cd2e3ccfb133e46760740a4a1bee6.png b/_images/066034f28a37ee0b3fd0815816916f744f3cd2e3ccfb133e46760740a4a1bee6.png
new file mode 100644
index 0000000..13a414b
Binary files /dev/null and b/_images/066034f28a37ee0b3fd0815816916f744f3cd2e3ccfb133e46760740a4a1bee6.png differ
diff --git a/_images/e68d37b9814116fad18413413b57a1f5a16bd80b768f594527b444bacfb13479.png b/_images/08d4cfbf39f5f49530849f5626917b885af9d7bd84716a07a59ca6308a39101d.png
similarity index 99%
rename from _images/e68d37b9814116fad18413413b57a1f5a16bd80b768f594527b444bacfb13479.png
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index 3f3e8c9..f45c51a 100644
Binary files a/_images/e68d37b9814116fad18413413b57a1f5a16bd80b768f594527b444bacfb13479.png and b/_images/08d4cfbf39f5f49530849f5626917b885af9d7bd84716a07a59ca6308a39101d.png differ
diff --git a/_images/09e24242cb79468fc6ef283be4086750c7a5c96671984f381ed1a12a7b4900f2.png b/_images/09e24242cb79468fc6ef283be4086750c7a5c96671984f381ed1a12a7b4900f2.png
deleted file mode 100644
index c54b506..0000000
Binary files a/_images/09e24242cb79468fc6ef283be4086750c7a5c96671984f381ed1a12a7b4900f2.png and /dev/null differ
diff --git a/_images/0a55fd9ba990231ee9f71aaec60de553201b0cc88d6cad29d944c707b244ed77.png b/_images/0a55fd9ba990231ee9f71aaec60de553201b0cc88d6cad29d944c707b244ed77.png
new file mode 100644
index 0000000..9567638
Binary files /dev/null and b/_images/0a55fd9ba990231ee9f71aaec60de553201b0cc88d6cad29d944c707b244ed77.png differ
diff --git a/_images/4ba85c3c59f7c6b70bf113a849813370fbf4f8a19626111a4cb620c6ed74807a.svg b/_images/0b8ab44ec459ad2872be56636cb5228393f89f73459f731fc54834c1b62ac897.svg
similarity index 98%
rename from _images/4ba85c3c59f7c6b70bf113a849813370fbf4f8a19626111a4cb620c6ed74807a.svg
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index 0b3331f..26961aa 100644
--- a/_images/4ba85c3c59f7c6b70bf113a849813370fbf4f8a19626111a4cb620c6ed74807a.svg
+++ b/_images/0b8ab44ec459ad2872be56636cb5228393f89f73459f731fc54834c1b62ac897.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:19.251252
+ 2024-08-19T13:22:11.007422
image/svg+xml
- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 97.994413 40.677734
L 98.28 40.68
L 134.28 40.68
z
-" clip-path="url(#p2674653a63)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#p9fc3f3c7dd)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -2542,7 +2542,7 @@ z
-
+
diff --git a/_images/99ec5a3302b06c8ea936f8c70c7539566faeff2255359f2238089ea6fe589d7e.svg b/_images/0c6190f053432e0ca7aa59e5e1d6b386839c5fe0a2e8b90001225190cd6aec1c.svg
similarity index 97%
rename from _images/99ec5a3302b06c8ea936f8c70c7539566faeff2255359f2238089ea6fe589d7e.svg
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index 27cd64d..56e5efc 100644
--- a/_images/99ec5a3302b06c8ea936f8c70c7539566faeff2255359f2238089ea6fe589d7e.svg
+++ b/_images/0c6190f053432e0ca7aa59e5e1d6b386839c5fe0a2e8b90001225190cd6aec1c.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:18.633124
+ 2024-08-19T13:22:10.287860
image/svg+xml
- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 61.994413 40.677734
L 62.28 40.68
L 98.28 40.68
z
-" clip-path="url(#pa5b5dbbf86)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#p4dd1dbf02a)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -2122,7 +2122,7 @@ z
-
+
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similarity index 96%
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rename to _images/0d0c8c5c30f303c4a40be020dd620aa308f2a7a57adb80d2bf3d66a1857bf98b.png
index d70396a..ad4fd6c 100644
Binary files a/_images/61223a4d7e0d06d46f06232157b2ade7bae8cf2ab89dec4bbb011c9353869adc.png and b/_images/0d0c8c5c30f303c4a40be020dd620aa308f2a7a57adb80d2bf3d66a1857bf98b.png differ
diff --git a/_images/d65e66314416f7d3304d0a68ccc68ab646692c298b530cef5707b725e616c991.svg b/_images/0f163eb2fce559745f76b263652c2fd3bf95645d223f058a4218a6a3ef7f30fe.svg
similarity index 97%
rename from _images/d65e66314416f7d3304d0a68ccc68ab646692c298b530cef5707b725e616c991.svg
rename to _images/0f163eb2fce559745f76b263652c2fd3bf95645d223f058a4218a6a3ef7f30fe.svg
index 8ce69af..9adad46 100644
--- a/_images/d65e66314416f7d3304d0a68ccc68ab646692c298b530cef5707b725e616c991.svg
+++ b/_images/0f163eb2fce559745f76b263652c2fd3bf95645d223f058a4218a6a3ef7f30fe.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:19.793250
+ 2024-08-19T13:22:11.628063
image/svg+xml
- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 103.394413 40.677734
L 103.68 40.68
L 139.68 40.68
z
-" clip-path="url(#p5b99b1d985)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#p6a13a62daa)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -1955,7 +1955,7 @@ z
-
+
diff --git a/_images/0f80a1d588038c8cb67d3a0e546300329c57563b78370f15b3aa2846ce11c931.png b/_images/0f80a1d588038c8cb67d3a0e546300329c57563b78370f15b3aa2846ce11c931.png
deleted file mode 100644
index e76cdf9..0000000
Binary files a/_images/0f80a1d588038c8cb67d3a0e546300329c57563b78370f15b3aa2846ce11c931.png and /dev/null differ
diff --git a/_images/1562bde7a2448c67be0ec1d47810eba2618cf235ae5a2e0a12ee46806d0b37a0.png b/_images/1562bde7a2448c67be0ec1d47810eba2618cf235ae5a2e0a12ee46806d0b37a0.png
deleted file mode 100644
index 01f7dd1..0000000
Binary files a/_images/1562bde7a2448c67be0ec1d47810eba2618cf235ae5a2e0a12ee46806d0b37a0.png and /dev/null differ
diff --git a/_images/ea46678cc969ce19e7d173eb26a695fa13c6afeffea2b679d6c4eadb5b188004.png b/_images/16954203c5ace3bee629099ec99b2281e6c0abea0029d93aae5fbe181e312ddc.png
similarity index 98%
rename from _images/ea46678cc969ce19e7d173eb26a695fa13c6afeffea2b679d6c4eadb5b188004.png
rename to _images/16954203c5ace3bee629099ec99b2281e6c0abea0029d93aae5fbe181e312ddc.png
index 8d68e5b..0ef6338 100644
Binary files a/_images/ea46678cc969ce19e7d173eb26a695fa13c6afeffea2b679d6c4eadb5b188004.png and b/_images/16954203c5ace3bee629099ec99b2281e6c0abea0029d93aae5fbe181e312ddc.png differ
diff --git a/_images/811e01276fcec010c5f621dff8757a84211fc3c20291f3cbd8b5ddd0b9e5721d.png b/_images/181f33e455624580b234d1dcbc3b8cffd93f4d800fe48bc72a54b1cac280d25e.png
similarity index 99%
rename from _images/811e01276fcec010c5f621dff8757a84211fc3c20291f3cbd8b5ddd0b9e5721d.png
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index cbb8b56..2c347c1 100644
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Binary files a/_images/0575eeaabccd9846256911c92c5d139d59db25719e670a77a0ec4ce0a33c8add.png and b/_images/52f336be8e0a2742930ae266a41c5da63a7a10d63e3a8a2f73fe5f2d707c56d1.png differ
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Binary files a/_images/bd657c8dfd095a44fb64a03980af8a582dae8a0d954a933748bbddd9e2a92ef4.png and b/_images/5349bf2f7d3cf8c2dd442068a4c834d8f43d28c70981c3d1e4500f212506e0fc.png differ
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index 4a1b0f7..0000000
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Binary files /dev/null and b/_images/5c28ece44f5de2719e85dc5d8a63fc8575cabced7852ce9844a8d1af27c49596.png differ
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diff --git a/_images/d47920bafc3fdaf06fae7e611974e34370b281eac1a2863611f59e4e22073697.png b/_images/6065df9a7e704cfb0528e14aa4d56dc64e1e9660c19da19bfb297575f512a491.png
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Binary files a/_images/d47920bafc3fdaf06fae7e611974e34370b281eac1a2863611f59e4e22073697.png and b/_images/6065df9a7e704cfb0528e14aa4d56dc64e1e9660c19da19bfb297575f512a491.png differ
diff --git a/_images/f3c5f39b5335dd9c7be1e85dce14f7bb5a67f56ce8e54d69949783baee4fe0e7.png b/_images/6126058faf6836a037e8262240504994154cf72d17ade6532ed7bfc90eb5d604.png
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index 20b2efe..8f44428 100644
Binary files a/_images/f3c5f39b5335dd9c7be1e85dce14f7bb5a67f56ce8e54d69949783baee4fe0e7.png and b/_images/6126058faf6836a037e8262240504994154cf72d17ade6532ed7bfc90eb5d604.png differ
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Binary files a/_images/7b9c6ff5f90b0b630c79902f826c34112972a40abe6816d30e2ad1f22a752004.png and /dev/null differ
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index 0fff9e3..75c60ee 100644
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index 3f1ddd3..ed25e9d 100644
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index 5737799..8ecf8c9 100644
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index 86beff4..0000000
Binary files a/_images/c4fa5a1235390caa451561d024f0b1626651eaad43ebc6a91b420ba4e3a3d709.png and /dev/null differ
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index cbccfb0..880931f 100644
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rename from _images/1f7ad1e393ebd9aea4dd2d32f57fc897a989562771d8ad484e4d89aa21c1ed70.svg
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index 89931f1..5dd4773 100644
--- a/_images/1f7ad1e393ebd9aea4dd2d32f57fc897a989562771d8ad484e4d89aa21c1ed70.svg
+++ b/_images/f1b992164c056404c75b9630ed0ee04a52acf1c775444ee238b0dc7061f1bade.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:19.024248
+ 2024-08-19T13:22:10.724005
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- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 49.394413 40.677734
L 49.68 40.68
L 85.68 40.68
z
-" clip-path="url(#pc5072bcb2c)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#pdf6d997ee5)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -2279,7 +2279,7 @@ z
-
+
diff --git a/_images/23ea40ef8e867fb4d422e3879d960c2741ea3b9bab666050e814643db73c999e.svg b/_images/f4dfbc73f07d8fc5fd26f54e2d129b96ebad6e863079a53d0044654b6f1a2490.svg
similarity index 96%
rename from _images/23ea40ef8e867fb4d422e3879d960c2741ea3b9bab666050e814643db73c999e.svg
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index fc19da0..2b1a995 100644
--- a/_images/23ea40ef8e867fb4d422e3879d960c2741ea3b9bab666050e814643db73c999e.svg
+++ b/_images/f4dfbc73f07d8fc5fd26f54e2d129b96ebad6e863079a53d0044654b6f1a2490.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:19.614331
+ 2024-08-19T13:22:11.418763
image/svg+xml
- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 99.794413 40.677734
L 100.08 40.68
L 136.08 40.68
z
-" clip-path="url(#pa44b81cc4e)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#p68910a120e)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -1588,7 +1588,7 @@ z
-
+
diff --git a/_images/0a885b13a95065484a04193dd419bb473d38d4ec4b70aaf9702f6cfcf5651717.png b/_images/fb4e1a4f17ea141b989b613af7965cc01f1bd213afc54f82c64042ceaf457ea2.png
similarity index 99%
rename from _images/0a885b13a95065484a04193dd419bb473d38d4ec4b70aaf9702f6cfcf5651717.png
rename to _images/fb4e1a4f17ea141b989b613af7965cc01f1bd213afc54f82c64042ceaf457ea2.png
index efcf2ed..ee565a6 100644
Binary files a/_images/0a885b13a95065484a04193dd419bb473d38d4ec4b70aaf9702f6cfcf5651717.png and b/_images/fb4e1a4f17ea141b989b613af7965cc01f1bd213afc54f82c64042ceaf457ea2.png differ
diff --git a/_images/fbf6f36a359a5c9a2039c6d1371d80b399c6f3c55e5233724e4bc912a2176592.png b/_images/fbf6f36a359a5c9a2039c6d1371d80b399c6f3c55e5233724e4bc912a2176592.png
new file mode 100644
index 0000000..e7543b8
Binary files /dev/null and b/_images/fbf6f36a359a5c9a2039c6d1371d80b399c6f3c55e5233724e4bc912a2176592.png differ
diff --git a/_images/46f5596c19700b85757c01a5dc7f7fe26a5d51eb04721f3bb262919e1cabd266.svg b/_images/fe6a3b5fb40b2e20c6d9d8ad3f9aadbbdec4e1770ed3f0c02527603bbe216341.svg
similarity index 97%
rename from _images/46f5596c19700b85757c01a5dc7f7fe26a5d51eb04721f3bb262919e1cabd266.svg
rename to _images/fe6a3b5fb40b2e20c6d9d8ad3f9aadbbdec4e1770ed3f0c02527603bbe216341.svg
index b673752..3b54f8a 100644
--- a/_images/46f5596c19700b85757c01a5dc7f7fe26a5d51eb04721f3bb262919e1cabd266.svg
+++ b/_images/fe6a3b5fb40b2e20c6d9d8ad3f9aadbbdec4e1770ed3f0c02527603bbe216341.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:19.738947
+ 2024-08-19T13:22:11.569591
image/svg+xml
- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 76.394413 40.677734
L 76.68 40.68
L 112.68 40.68
z
-" clip-path="url(#p65833f7296)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#p3adbf1fcc2)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -1396,7 +1396,7 @@ z
-
+
diff --git a/_images/d5fd4a4aa8456d7448a9dc73fe0c583c4c585e660059de6788fa223328342d21.png b/_images/fe7245d14d379049216ac50d99ca906b344c8ddaaa69612755736dfb443002a6.png
similarity index 97%
rename from _images/d5fd4a4aa8456d7448a9dc73fe0c583c4c585e660059de6788fa223328342d21.png
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index 54011d6..c985cc9 100644
Binary files a/_images/d5fd4a4aa8456d7448a9dc73fe0c583c4c585e660059de6788fa223328342d21.png and b/_images/fe7245d14d379049216ac50d99ca906b344c8ddaaa69612755736dfb443002a6.png differ
diff --git a/_images/ff1aff3f44cd4b24f76745ffab8ec8fc3b8d4b0f690cbb76cd042a7eb240dff0.png b/_images/ff1aff3f44cd4b24f76745ffab8ec8fc3b8d4b0f690cbb76cd042a7eb240dff0.png
new file mode 100644
index 0000000..0d02f0d
Binary files /dev/null and b/_images/ff1aff3f44cd4b24f76745ffab8ec8fc3b8d4b0f690cbb76cd042a7eb240dff0.png differ
diff --git a/_sources/0_Preparations.ipynb b/_sources/0_Preparations.ipynb
index 10034b8..141f4cf 100644
--- a/_sources/0_Preparations.ipynb
+++ b/_sources/0_Preparations.ipynb
@@ -2,7 +2,7 @@
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
- "id": "d2169966",
+ "id": "a419c5a7",
"metadata": {},
"source": [
"# ツールのインストールと説明\n",
diff --git a/_sources/5_pandas_plot.ipynb b/_sources/5_pandas_plot.ipynb
index ea74a78..275197d 100644
--- a/_sources/5_pandas_plot.ipynb
+++ b/_sources/5_pandas_plot.ipynb
@@ -35,8 +35,8 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "import pandas as pd\n",
"import numpy as np\n",
+ "import pandas as pd\n",
"import japanize_matplotlib\n",
"\n",
"# 警告メッセージを非表示\n",
@@ -1126,7 +1126,8 @@
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
- "heading_collapsed": true
+ "heading_collapsed": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true
},
"source": [
"## その他のプロット"
@@ -1145,45 +1146,69 @@
},
{
"cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "hidden": true
- },
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "`2`つの書き方が準備されている。\n",
+ "1. 次のような書き方となるメソッドを使う。\n",
+ "\n",
+ " ```\n",
+ " .plot.xxxx()\n",
+ " ```\n",
+ "
\n",
+ " ここで`xxxx`は、プロットの種類を表す。\n",
+ "2. メソッド`.plot()`の引数`kind`に文字列としてプロットの種類を指定する。\n",
+ "\n",
+ "この`2`つの方法は同じプロットを表示することなる。\n",
+ "まず，各プロットについての箇条書きでまとめた後，実際にデータを使いプロットについて説明することにする。"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
"source": [
- "メソッド`.plot()`には様々な引数が用意されているが，その中に`kind`がある。次を文字列として指定すると様々な種類のプロットが可能となる。\n",
- "* `line`：ライン・プロット\n",
- " * デフォルトの値であり，上で説明した直線・曲線のプロットとなる。\n",
- " * `.plot()`は`.plot.line()`と同じでもある。\n",
+ "* ライン・プロット\n",
+ " * 上で説明した直線・曲線のプロット。\n",
+ " * 書き方１：`.plot.line()`は`.plot()`と同じ。\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='line')`の`'line'`はデフォルトの値。\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.line.html)\n",
- "* `bar`：縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
- " * `.plot(kind='bar')`は`.plot.bar()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.bar.html)\n",
- "* `barh`：横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
- " * `barh`の`h`はHorizontalのH\n",
- " * `.plot(kind='hbar')`は`.plot.hbar()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.barh.html)\n",
- "* `hist`：ヒストグラム（連続変数に使う）\n",
+ "* 散布図（`DataFrame`のみ）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.scatter()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='scatter')`\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.scatter.html)\n",
+ "* ヒストグラム（連続変数に使う）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.hist()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='hist')`\n",
" * `hist`はHISTogramのHIST\n",
- " * `.plot(kind='hist')`は`.plot.hist()`と同じでもある。\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.hist.html)\n",
- "* `box`：ボックスプロット\n",
- " * `.plot(kind='box')`は`.plot.box()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.box.html)\n",
- "* `kde`：カーネル密度推定プロット\n",
+ "* カーネル密度推定プロット\n",
+ " * 書き方１：`.plot.kde()`もしくは`.plot.density()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='kde')`もしくは`.plot(kind='density')`\n",
" * `kde`はKernel Density EstimateのKDE\n",
- " * `.plot(kind='kde')`は`.plot.kde()`と同じでもある。\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.kde.html)\n",
- "* `density`：`kde`と同じ\n",
- "* `area`：エリア・プロット\n",
- " * `.plot(kind='area')`は`.plot.area()`と同じでもある。\n",
+ "* 縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.bar()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='bar')`\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.bar.html)\n",
+ "* 横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.barh()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='barh')`\n",
+ " * `barh`の`h`はHorizontalのH\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.barh.html)\n",
+ "* ボックスプロット\n",
+ " * 書き方１：`.plot.box()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='box')`\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.box.html)\n",
+ "* エリア・プロット\n",
+ " * 書き方１：`.plot.area()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='area')`\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.area.html)\n",
- "* `pie`：パイチャート\n",
- " * `.plot(kind='pie')`は`.plot.pie()`と同じでもある。\n",
+ "* パイチャート\n",
+ " * 書き方１：`.plot.pie()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='pie')`\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.pie.html)\n",
- "* `scatter`：散布図（`DataFrame`のみ）\n",
- " * `.plot(kind='scatter')`は`.plot.scatter()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.scatter.html)\n",
- "* `hexbin`： : 六角形プロット（`DataFrame`のみ）\n",
- " * `.plot(kind='hexbin')`は`.plot.hexbin()`と同じでもある。\n",
+ "* 六角形プロット（`DataFrame`のみ）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.hexbin()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='hexbin')`\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.hexbin.html)"
]
},
@@ -1196,8 +1221,9 @@
"上で説明した[ライン・プロットの引数](sec:5-options)は他のプロットと共通のものが多いが，それぞれ独自の引数もある。\n",
"\n",
"以下では散布図，ヒストグラム，カーネル密度推定プロット，棒グラフについて説明する。\n",
+ "加えて，縦線と横線を表示する方法も紹介する。\n",
"\n",
- "説明には次のコードで生成する`DataFrame`を使う。列`X`と`Y`には標準正規分布（平均`0`，標準偏差`1`）から生成した100個のランダム変数が含まれている。`Z`には正規分布（平均`2`，標準偏差`1`）から抽出した100個のランダム変数が格納されている。"
+ "説明には次のコードで生成する`DataFrame`を使う。列`X`と`Y`には標準正規分布（平均`0`，標準偏差`1`）から生成した100個のランダム変数が含まれている。`Z`には正規分布（平均`2`，標準偏差`1`）から抽出した`100`個のランダム変数が格納されている。"
]
},
{
@@ -1208,9 +1234,10 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1 = pd.DataFrame({'X':np.random.normal(size=100),\n",
- " 'Y':np.random.normal(size=100),\n",
- " 'Z':np.random.normal(loc=2, size=100)})"
+ "rng = np.random.default_rng()\n",
+ "df1 = pd.DataFrame({'X':rng.normal(size=100),\n",
+ " 'Y':rng.normal(size=100),\n",
+ " 'Z':rng.normal(loc=2, size=100)})"
]
},
{
@@ -1241,6 +1268,10 @@
"source": [
"散布図をプロットする場合は次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df1.plot.scatter(x='列ラベル', y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df1.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='scatter')\n",
"```\n",
"* `x`：横軸に使う列ラベル（文字列）\n",
@@ -1257,7 +1288,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter')\n",
+ "df1.plot.scatter(x='X', y='Y')\n",
"pass"
]
},
@@ -1296,17 +1327,17 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',\n",
- " title='タイトルです',\n",
- " color='red',\n",
- " marker='^',\n",
- " s=100,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " # legend=False,\n",
- " label='Y',\n",
- " grid=True\n",
- " )\n",
+ "df1.plot.scatter(x='X', y='Y',\n",
+ " title='タイトルです',\n",
+ " color='red',\n",
+ " marker='^',\n",
+ " s=100,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " # legend=False,\n",
+ " label='Yの判例',\n",
+ " grid=True\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1336,8 +1367,8 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',label='Yのデータ')\n",
- "df1.plot(x='X', y='Z', kind='scatter',\n",
+ "ax_ = df1.plot.scatter(x='X', y='Y', label='Yのデータ')\n",
+ "df1.plot.scatter(x='X', y='Z',\n",
" color='red', marker='^', label='Zのデータ', ax=ax_)\n",
"pass"
]
@@ -1361,6 +1392,10 @@
"source": [
"ヒストグラムは次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df1.plot.hist(y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df1.plot(y='列ラベル', kind='hist')\n",
"```\n",
"* `y`：縦軸に使う列ラベル（文字列、複数指定する場合はリスト）\n",
@@ -1375,7 +1410,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y='Y', kind='hist')\n",
+ "df1.plot.hist(y='Y')\n",
"pass"
]
},
@@ -1427,20 +1462,19 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y='Y',\n",
- " kind='hist',\n",
- " bins=20,\n",
- " title='タイトルです',\n",
- " color='red',\n",
- " ec='white',\n",
- " alpha=0.5,\n",
- " density=True,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " legend=True,\n",
- " label='Xの凡例',\n",
- " grid=True\n",
- " )\n",
+ "df1.plot.hist(y='Y',\n",
+ " bins=20,\n",
+ " title='タイトルです',\n",
+ " color='red',\n",
+ " ec='white',\n",
+ " alpha=0.5,\n",
+ " density=True,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " legend=True,\n",
+ " label='Xの凡例',\n",
+ " grid=True\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1470,12 +1504,11 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y=['Y','Z'],\n",
- " kind='hist',\n",
- " bins=30,\n",
- " color=['r','k'],\n",
- " edgecolor='k',\n",
- " alpha=0.4)\n",
+ "df1.plot.hist(y=['Y','Z'],\n",
+ " bins=30,\n",
+ " color=['r','k'],\n",
+ " edgecolor='k',\n",
+ " alpha=0.4)\n",
"pass"
]
},
@@ -1496,12 +1529,11 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y=['Y','Z'],\n",
- " kind='hist', \n",
- " bins=30,\n",
- " color=['r','k'],\n",
- " edgecolor='white',\n",
- " stacked=True)\n",
+ "df1.plot.hist(y=['Y','Z'],\n",
+ " bins=30,\n",
+ " color=['r','k'],\n",
+ " edgecolor='white',\n",
+ " stacked=True)\n",
"pass"
]
},
@@ -1519,6 +1551,7 @@
"metadata": {
"heading_collapsed": true,
"hidden": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true,
"tags": [
"remove-cell"
]
@@ -1548,6 +1581,10 @@
"\n",
"次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df1.plot.kde(y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df1.plot(y='列ラベル', kind='kde')\n",
"```\n",
"* `y`：縦軸に使う列ラベル（文字列、複数指定する場合はリスト）\n",
@@ -1564,7 +1601,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y=['X','Z'], kind='kde')\n",
+ "df1.plot.kde(y=['X','Z'])\n",
"pass"
]
},
@@ -1613,19 +1650,18 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y='X',\n",
- " kind='kde',\n",
- " title='タイトルです',\n",
- " linewidth=5,\n",
- " linestyle='-.',\n",
- " color='red',\n",
- " alpha=0.5,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " legend=True,\n",
- " label='Xの凡例',\n",
- " grid=True\n",
- " )\n",
+ "df1.plot.kde(y='X',\n",
+ " title='タイトルです',\n",
+ " linewidth=5,\n",
+ " linestyle='-.',\n",
+ " color='red',\n",
+ " alpha=0.5,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " legend=True,\n",
+ " label='Xの凡例',\n",
+ " grid=True\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1655,16 +1691,12 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='X',\n",
- " kind='hist',\n",
- " label='Xのヒストグラム',\n",
- " density=True,\n",
- " )\n",
- "df1.plot(y='X',\n",
- " kind='kde',\n",
- " label='XのKDE',\n",
- " ax=ax_,\n",
- " )\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='X',\n",
+ " label='Xのヒストグラム',\n",
+ " density=True)\n",
+ "df1.plot.kde(y='X',\n",
+ " label='XのKDE',\n",
+ " ax=ax_)\n",
"ax_.legend()\n",
"pass"
]
@@ -1689,14 +1721,18 @@
"図に縦線や横線を追加したい場合がある。その場合は，[タイトルとラベルのサイズの調整](sec:5-titlelabels)にあるように「軸」に追加していく事になる。次のような書き方となる。\n",
"\n",
"* 縦線の場合\n",
+ "\n",
" ```\n",
" ax_.axvline(＜横軸の値＞)\n",
" ```\n",
+ "
\n",
" ここで`axvline`の`ax`はAXis，`v`はVertical，`line`はLINEのことを表している。\n",
"* 横線の場合\n",
+ " \n",
" ```\n",
" ax_.axhline(＜縦軸の値＞)\n",
" ```\n",
+ "
\n",
" ここで`axhline`の`ax`はAXis，`h`はHorizontal，`line`はLINEのことを表している。\n",
"\n",
"ここで`ax_`は`.plot()`で返された「軸」のことである。\n",
@@ -1712,7 +1748,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)\n",
"ax_.axvline(0)\n",
"ax_.axhline(10)\n",
"pass"
@@ -1757,7 +1793,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)\n",
"ax_.axvline(0,\n",
" ymin=0.3,\n",
" ymax=0.95,\n",
@@ -1792,16 +1828,12 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='X',\n",
- " kind='hist',\n",
- " label='Xのヒストグラム',\n",
- " density=True,\n",
- " )\n",
- "df1.plot(y='X',\n",
- " kind='kde',\n",
- " label='XのKDE',\n",
- " ax=ax_,\n",
- " )\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='X',\n",
+ " label='Xのヒストグラム',\n",
+ " density=True)\n",
+ "df1.plot.kde(y='X',\n",
+ " label='XのKDE',\n",
+ " ax=ax_)\n",
"ax_.legend()\n",
"ax_.axvline(0, color='red')\n",
"pass"
@@ -1812,6 +1844,7 @@
"metadata": {
"heading_collapsed": true,
"hidden": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true,
"tags": [
"remove-cell"
]
@@ -1823,7 +1856,8 @@
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
- "hidden": true
+ "hidden": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true
},
"source": [
"(sec:5-bar)=\n",
@@ -1871,6 +1905,10 @@
"\n",
"この`DataFrame`を使って棒グラフの作成方法を説明するが，次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df2.plot.bar(x='列ラベル', y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df2.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='bar')\n",
"```\n",
"* `x`：横軸に使う列ラベル（文字列）\n",
@@ -1887,7 +1925,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df2.plot(x='country', y='gdp', kind='bar')\n",
+ "df2.plot.bar(x='country', y='gdp')\n",
"pass"
]
},
@@ -1908,7 +1946,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df2.plot(x='country', y=['gdp','con'], kind='bar')\n",
+ "df2.plot.bar(x='country', y=['gdp','con'])\n",
"pass"
]
},
@@ -1949,16 +1987,16 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'], kind='bar',\n",
- " color=['red','black','green','orange'],\n",
- " stacked=True,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " # legend=False, \n",
- " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
- " grid=True,\n",
- " rot=0\n",
- " )\n",
+ "df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],\n",
+ " color=['red','black','green','orange'],\n",
+ " stacked=True,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " # legend=False, \n",
+ " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
+ " grid=True,\n",
+ " rot=0\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1979,12 +2017,11 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],\n",
- " kind='bar',\n",
- " stacked=True,\n",
- " fontsize=15,\n",
- " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
- " rot=0)\n",
+ "ax_ = df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],\n",
+ " stacked=True,\n",
+ " fontsize=15,\n",
+ " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
+ " rot=0)\n",
"\n",
"df2.plot(x='country', y='gdp',\n",
" color='black',\n",
diff --git a/_sources/index.ipynb b/_sources/index.ipynb
index 9ab162c..982ba3f 100644
--- a/_sources/index.ipynb
+++ b/_sources/index.ipynb
@@ -2,7 +2,7 @@
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
- "id": "acb21c8f",
+ "id": "fa125d58",
"metadata": {},
"source": [
"# 経済学のためのPython入門\n",
@@ -23,14 +23,14 @@
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
- "id": "cf4a36e3",
+ "id": "7e781178",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
- "Version: 2024年08月09日\n"
+ "Version: 2024年08月19日\n"
]
}
],
@@ -42,7 +42,7 @@
},
{
"cell_type": "markdown",
- "id": "78d9e79e",
+ "id": "2c84de55",
"metadata": {},
"source": [
"
+
+
ここでは，まず \(x=0\) がTrueかFalseかを判断し，次に \(x>0\) がTrueかFalseかを判定している。しかし，図から分かるように，この２つの判断は，非常に似ており，次のように１つにまとめることができる。
数値を返す例
-
+
このフローチャートに従って，if文を使いコードを書いてみよう。
@@ -1319,7 +1319,7 @@ print()<
-
+
この図から，forループの裏では菱形の判断，即ち，if文が動いていることが分かる。gdp_componentsの最後の要素のループ処理が終わったかどうかを判断している。
@@ -2146,7 +2146,7 @@ 説明と簡単な例
-
+
この図から，最後のcounter+=1がなければ無限ループに陥ってしまうことが分かると思う。また，forループ同様，菱形でif文が裏で働いていることが分かる。一方で，if文の判断で次の点で異なる。
@@ -2217,7 +2217,7 @@ 説明と簡単な例
-
+
上のフローチャートと比べると，菱形枠とENDの間にprint('無事終了(^^)')が追加されている。
@@ -2460,7 +2460,7 @@ if
-
+
この例に基づいて，1から5までの数字を3を飛ばして1，2，4，5を表示するとしよう。その場合に重宝するのがif文とcontinue（対象コードの実行を飛ばすコード）の組み合わせである。まず，フローチャートで表してみよう。
@@ -2500,7 +2500,7 @@ if
-
+
上のフローチャートと異なる点は，下の菱形が追加されていることだけであり，その菱形をif文で捉えることができる。更に，下の菱形から上の菱形への矢印（3の表示を飛ばす）をcontinueで実行することになる。コードを書いてみよう。
@@ -2585,7 +2585,7 @@ if
-
+
菱形の中はTrueなので，必ずTrueの矢印の方向に沿ってコードは実行される。Falseも書いてあるが，そちらの矢印に決して進むことはない。
@@ -2623,7 +2623,7 @@ if
-
+
上のフローチャートと異なるのは，下の菱形（条件？）を追加することにより，whileループは維持するとともにENDへの矢印を追加した点である。
@@ -2706,7 +2706,7 @@ if
-
+
上のコードの#4〜#6を少し書き換えて，次のようにしても同じ結果が返される。
@@ -2839,7 +2839,7 @@ continue
-
+
diff --git a/1_Basics_V.html b/1_Basics_V.html
index 52b2c04..9cc1ed3 100644
--- a/1_Basics_V.html
+++ b/1_Basics_V.html
@@ -623,7 +623,7 @@ random
-[4, 5, 6, 4, 2, 3, 4, 3, 3, 2]
+[5, 4, 6, 6, 3, 4, 4, 3, 1, 6]
@@ -655,7 +655,7 @@ random
-6.1357890131748025
+8.574557667209511
@@ -668,16 +668,16 @@ random
-[-0.11691398324058139,
- 0.7274112858880303,
- 1.0512109670135121,
- 2.067401856300274,
- 0.8162944649374921,
- 0.05735338361896552,
- -0.1445495210950697,
- -0.05932543761952731,
- 1.0335169113301024,
- -0.2194433075736893]
+[0.3292050613172326,
+ -0.399021913445903,
+ 1.1659826194015748,
+ -0.7330801604893195,
+ -0.151285516562186,
+ 1.2437560724856014,
+ -0.8120978184337457,
+ -0.8726027236560766,
+ 0.13709761209096014,
+ -0.1635379148994268]
@@ -933,7 +933,7 @@ for
--247.45031372473508
+-1104.2810569175385
@@ -977,7 +977,7 @@ while
--247.45031372473508
+-1104.2810569175385
@@ -994,7 +994,7 @@ 実行スピード比較
-14.3 ms ± 506 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+14.7 ms ± 162 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1023,7 +1023,7 @@ 実行スピード比較
-52.6 ms ± 2.2 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+56.2 ms ± 1.89 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1043,7 +1043,7 @@ 実行スピード比較
-2.62 ms ± 35 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+3.18 ms ± 88.3 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1178,7 +1178,7 @@ 例２：値の探索
-9.04 ms ± 195 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+10 ms ± 595 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1190,7 +1190,7 @@ 例２：値の探索
-48.4 ms ± 968 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+56.4 ms ± 4.06 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1266,7 +1266,7 @@ 番兵法#
-26.8 ms ± 130 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+27.7 ms ± 824 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1296,7 +1296,7 @@ 組み込み関数
-5.98 ms ± 108 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+6.43 ms ± 89.2 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1354,7 +1354,7 @@ 直接的な探索
--4.8204066291600585
+-4.783064184575576
@@ -1403,7 +1403,7 @@ 間接的な探索
--4.8204066291600585
+-4.783064184575576
@@ -1419,7 +1419,7 @@ 実行スピード比較
-11.5 ms ± 106 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+12.9 ms ± 1.22 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1431,7 +1431,7 @@ 実行スピード比較
-25.2 ms ± 572 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+25.6 ms ± 171 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1445,7 +1445,7 @@ 実行スピード比較
--4.8204066291600585
+-4.783064184575576
@@ -1457,7 +1457,7 @@ 実行スピード比較
-7.06 ms ± 79.3 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+7.66 ms ± 204 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1556,7 +1556,7 @@ 単純選択ソート
-[0, 0, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 7, 8]
+[0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6]
@@ -1569,7 +1569,7 @@ 単純選択ソート
-[990, 990, 991, 991, 996, 996, 998, 998, 999, 999]
+[994, 995, 995, 996, 996, 997, 998, 999, 999, 1000]
@@ -1714,7 +1714,7 @@ バブル・ソート
-[0, 0, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 7, 8]
+[0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6]
@@ -1727,7 +1727,7 @@ バブル・ソート
-[990, 990, 991, 991, 996, 996, 998, 998, 999, 999]
+[994, 995, 995, 996, 996, 997, 998, 999, 999, 1000]
@@ -1743,7 +1743,7 @@ 実行スピード比較
-12 ms ± 93 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+12.3 ms ± 229 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1755,7 +1755,7 @@ 実行スピード比較
-17.6 ms ± 127 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+18.1 ms ± 222 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1772,7 +1772,7 @@ 実行スピード比較
-3.08 μs ± 23.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100,000 loops each)
+3.08 μs ± 16.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100,000 loops each)
diff --git a/1_Basics_VI.html b/1_Basics_VI.html
index 6d64061..195237d 100644
--- a/1_Basics_VI.html
+++ b/1_Basics_VI.html
@@ -526,10 +526,10 @@ 説明#
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x115da4830>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x112e70890>]
-
+
コードにmarker='o'が追加されているが，「●」を表示するために使っている。このような引数の使い方は後で詳しく説明するので，ここでは気にしないで読み進めて欲しい。
@@ -641,10 +641,10 @@ 曲線のプロット
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x115dd14c0>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x112ea1940>]
-
+
座標の数が少ないのでスムーズな曲線には見えない。もっと座標を増やしてみよう。
@@ -658,10 +658,10 @@ 曲線のプロット
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x115ebf950>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x112f3d910>]
-
+
\(y=x^2\)の図らしく見える。
@@ -696,7 +696,7 @@ 重ねてプロット
-
+
@@ -736,7 +736,7 @@ plot()
-
+
引数をいちいち書くのが面倒な場合、次の３つを簡略して一緒に指定できる。
@@ -760,7 +760,7 @@ plot()
-
+
（注意点）
@@ -812,7 +812,7 @@ その他の「飾り付け」
-
+
最後に，図の大きさの指定方法を例を使って説明しよう。変更方法は簡単で，次の行をplt.plot()の上に付け加えるだけである。
@@ -839,7 +839,7 @@ その他の「飾り付け」
-
+
@@ -880,7 +880,7 @@ ヒストグラム
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -930,7 +930,7 @@ ヒストグラム
-
+
次に複数のデータを重ねてプロットする場合を考えよう。方法は簡単で，ライン・プロットと同じようにplt.hist()を続けてコードを書くだけである。まず平均4標準偏差2の正規分布からのランダム変数を用意しよう。
@@ -959,7 +959,7 @@ ヒストグラム
-
+
濃い赤の部分が重なっている部分となる。
@@ -989,7 +989,7 @@ ヒストグラム
-
+
@@ -1054,7 +1054,7 @@ コイントス
-[1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1]
+[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]
@@ -1067,7 +1067,7 @@ コイントス
-
この驚くべき結果は統計学の金字塔である。ではどこが金字塔なのだろうか。データ分析のためには標本を集める必要がある。例えば，大学生の１日の授業以外の勉強時間（単位は分）を考えてみよう。マイナス時間や24時間以上はあり得ないため，母集団の分布は正規分布ではないことは明らかである。標本の中には驚くほど勉強している人もいれば，アルバイトなどに追われ0分の学生も含まれるかも知れない。もしかすると，分布には複数のピークがあるかもしれない（例えば，0と60分）。いずれにしろ，母集団の分布は未知であるため，仮説検定は不可能のように感じられる。しかし中心極限定理は，超えることはできないように見える壁をいとも簡単に飛び越えさせてくれる。ランダム標本を集め，標本の大きさが十分に大きければ，標本平均は正規分布に従う（近似される）ため仮説検定が可能になるのだ。
@@ -1330,7 +1330,7 @@ 関数化#
-0.8944271909999157
+0.44721359549995837
@@ -1344,15 +1344,13 @@ 関数化#
-[-1.4142135623730951,
- 0.0,
- -1.4142135623730951,
- 0.0,
- 0.0,
+[0.0,
-1.4142135623730951,
-1.4142135623730951,
+ 0.0,
-1.4142135623730951,
1.4142135623730951,
+ 0.0,
-1.4142135623730951,
0.0,
0.0,
@@ -1360,10 +1358,12 @@ 関数化#
@@ -1457,7 +1457,7 @@ ヒストグラムのプロット標準化平均の重複しない値の数（x軸）：2
-
+
＜コードの説明＞
@@ -1540,11 +1540,11 @@ n=1標準化平均の重複しない値の数（x軸）：2
-
+
標準化平均の重複しない値の数（x軸）：2
-
+
Nが小さい（10）とランダムな影響が強く現れるが，大きくなると（10000）大数の法則によって-1と1の割合は0.5に近づいている。一方で，Nが大きくなっても，分布は標準正規分布とは大きく異なっている。
@@ -1562,11 +1562,11 @@ n=2標準化平均の重複しない値の数（x軸）：3
-
+
標準化平均の重複しない値の数（x軸）：3
-
+
Nが大きくなると，大数の法則によって左右対称の分布となっている。しかし，依然として標準正規分布とは異なっている。
@@ -1584,11 +1584,11 @@ n=12標準化平均の重複しない値の数（x軸）：7
-
-標準化平均の重複しない値の数（x軸）：12
+
+標準化平均の重複しない値の数（x軸）：13
-
+
Nが小さいとランダムな要素が際立ち明確ではないが，n増加すると標準正規分布に近づいていることが分かる。
@@ -1603,14 +1603,14 @@ n=64
-標準化平均の重複しない値の数（x軸）：18
+標準化平均の重複しない値の数（x軸）：19
-
+
標準化平均の重複しない値の数（x軸）：31
-
+
標準正規分布に大きく近づいたことが確認できる。
@@ -1651,10 +1651,10 @@ n=1000
-標準化平均の重複しない値の数（x軸）：104
+標準化平均の重複しない値の数（x軸）：107
-
+
diff --git a/3_Pandas.html b/3_Pandas.html
index 962c58c..94597ef 100644
--- a/3_Pandas.html
+++ b/3_Pandas.html
@@ -7024,7 +7024,7 @@ ステップ１：グループ化する列を指定
-<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x1143f7110>
+<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x119d462d0>
@@ -7045,7 +7045,7 @@ ステップ２：グループ計算したい列を指定
-<pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x1143f6030>
+<pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x119d470e0>
diff --git a/4_matplotlib.html b/4_matplotlib.html
index eefde08..b9040cb 100644
--- a/4_matplotlib.html
+++ b/4_matplotlib.html
@@ -614,10 +614,10 @@ array
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x103fb8c80>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1140334a0>]
-
+
２行目にmarker='o'が追加されているが，「●」を表示するために使っている。このような引数の使い方は後で詳しく説明するので，ここでは気にしないで読み進めて欲しい。
@@ -639,10 +639,10 @@ array
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x11a8b74a0>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x11411cc50>]
-
+
より\(y=x^2\)の図に近づいたことがわかる。
@@ -672,7 +672,7 @@ array
-
+
それぞれのax.plot()を「軸axにデータの組み合わせをプロットする」と読めば理解しやすいと思う。また同じようなコードが続いているので，次のようにforループを使うことより短いコードで同じ図を表示することができる。
@@ -688,7 +688,7 @@ array
-
+
@@ -780,7 +780,7 @@ DataFrame
-
+
横軸にX，縦軸にY0，Y1，Y2をプロットしてみる。
@@ -795,7 +795,7 @@ DataFrame
-
+
引数の書き方１の簡略形として，横軸の変数を省略できることを紹介した。その場合はどうなるかを考えてみよう。
@@ -808,7 +808,7 @@ DataFrame
-
+
上の図との違いは横軸の値である。この場合，横軸にdf0の行インデックスが自動的に使われている。
@@ -829,7 +829,7 @@ 同じDataFrame
-
+
変数Y1とY2も同じ軸axにプロットしてみよう。
@@ -844,7 +844,7 @@ 同じDataFrame
-
+
@@ -866,7 +866,7 @@ 同じDataFrame
-
+
行インデックスが横軸の値として使われている。
@@ -952,7 +952,7 @@ 異なるDataFr
-
+
@@ -1043,7 +1043,7 @@ subplots()
-
+
@@ -1088,7 +1088,7 @@ plot()
-
+
引数をいちいち書くのが面倒な場合、次の３つを簡略して一緒に指定できる。
@@ -1113,7 +1113,7 @@ plot()
-
+
（注意点）
@@ -1166,7 +1166,7 @@ ax
-
+
@@ -1199,7 +1199,7 @@ 図を並べる
-
+
６つの軸が表示されているが、それらはaxに割り当てられている。axを表示してみよう。
@@ -1253,7 +1253,7 @@ 図を並べる
-
+
横軸と縦軸を共有するには次のようにする。
@@ -1271,7 +1271,7 @@ 図を並べる
-
+
axのメソッド（例えば、軸のタイトル）はそれぞれ設定することができる。
@@ -1305,7 +1305,7 @@ 図を並べる
-
+
@@ -1325,7 +1325,7 @@ ２軸グラフ
-
+
コードの説明
@@ -1358,7 +1358,7 @@ ２軸グラフ
-
+
コードの説明
@@ -1407,7 +1407,7 @@ japanize_matplo
-
+
@@ -1455,7 +1455,7 @@ フォントを指定する
-
+
@@ -1587,7 +1587,7 @@ 投資関数
-
+
この図に次の「飾り付け」をしてみよう。
@@ -1789,7 +1789,7 @@ 将来価値
-
+
ax.plot()が続いているので、forループを使う事を推奨する。
@@ -1806,7 +1806,7 @@ 将来価値
-
+
（１）のdf_future.columnsについて説明すると、.columnsはデータ・フレームdf_futureの属性であり列ラベルを返す。
@@ -1854,7 +1854,7 @@ 散布図#
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1891,7 +1891,7 @@ 散布図#
-
+
XとZの散布図を加えてタイトルなども付け加えてみよう。
@@ -1917,7 +1917,7 @@ 散布図#
-
+
@@ -1947,7 +1947,7 @@ ヒストグラム
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1990,7 +1990,7 @@ ヒストグラム
-
+
次に複数のデータを並べてプロットする場合を考えよう。方法は簡単で，異なるデータをリストとして指定すれば良い。
@@ -2009,7 +2009,7 @@ ヒストグラム
-
+
上のコードに引数stacked=Trueを加えると，柱を重ねて表示される。試してみよう。またax.hist()を２回使うと，２つのヒストグラムを重ねて表示することができる。この場合，引数alphaの値を調整すると良いだろう。
@@ -2035,7 +2035,7 @@ ヒストグラム
-
+
濃い赤の部分が重なっている部分となる。
@@ -2071,7 +2071,7 @@ 縦線・横線
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -2115,7 +2115,7 @@ 縦線・横線
-
+
@@ -2214,7 +2214,7 @@ 棒グラフ
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -2256,7 +2256,7 @@ 棒グラフ
-
+
ax.tick_params()は縦軸と横軸の文字の大きさを調節している。
@@ -2272,7 +2272,7 @@ 棒グラフ
-
+
縦軸を確認するとわかるが，まず消費（con）の棒がプロットされ，それに投資（ivn）の棒が重ねてプロットされている。これは引数base（縦軸における棒の基点）がデフォルトの0に設定されており，消費も投資も0から始まっているためである。この点を踏まえ，棒を積み上げる場合を考えよう。その場合，投資のbaseは消費の高さになる必要がある。また政府支出を積み上げる場合は，積み上がった消費の高さが政府支出の基点になる必要がある。純輸出を積み上げる場合も同様に考える必要がある。この点に注意して棒を積み上げるには次のようなコードとなる。
@@ -2301,7 +2301,7 @@ 棒グラフ
-
+
(1)〜(2)で棒の基点となる値をDataFrameとして計算し，それを(5)で使っている。(3)〜(4)行目はforループに使うイタラブルを作成している。また(6)では列gdpのライン・プロットを追加している。コードを見るとわかるように，少々複雑である。よりシンプルなコードで同じ図を描きたい場合は，ここで説明しているDataFrameのメソッドplot()を参考にすると良いだろう。その方法では(1)〜(2)を自動計算するため引数baseの値を考える必要がない。
@@ -2335,7 +2335,7 @@ 棒グラフ
-
+
簡単にコードを説明する。
diff --git a/5_pandas_plot.html b/5_pandas_plot.html
index 5365d06..a75e833 100644
--- a/5_pandas_plot.html
+++ b/5_pandas_plot.html
@@ -480,8 +480,8 @@ Contents
説明#
-import pandas as pd
-import numpy as np
+import numpy as np
+import pandas as pd
import japanize_matplotlib
# 警告メッセージを非表示
@@ -573,7 +573,7 @@ DataFrame<Axes: xlabel='X'>
-
+
@@ -599,7 +599,7 @@ DataFrame<Axes: xlabel='X'>
-
+
上の例では引数xとyを指定したが，xを指定しない場合はどうなるか試してみよう。
@@ -611,7 +611,7 @@ DataFrame
-
+
縦軸はYだが，横軸には行インデックスが使われることになる。この場合，行インデックスがfloatとして表示されている。
@@ -624,7 +624,7 @@ DataFrame
-
+
縦軸には全ての列が使われ、横軸には行インデックスが使われている。
@@ -678,7 +678,7 @@ Series
-
+
横軸には行インデックスがfloatとして使われており，Seriesの場合，凡例は自動的には表示されない。
@@ -696,7 +696,7 @@
Series
-
+
Seriesの場合，連続してコードを書くと一つの図に表示することができる。この特徴は，次に説明する「飾り付け」を各データ毎別々に設定する際に便利な機能と感じる人もいるだろう。
@@ -763,7 +763,7 @@ 基本的な引数
-
+
@@ -828,7 +828,7 @@ 基本的な引数
-
+
@@ -844,7 +844,7 @@ 「軸」を指定してプロットする場合
-
+
@@ -872,7 +872,7 @@ 「軸」を指定してプロットする場合
-
+
また上のコードの最後に次の行を付け加えている。
@@ -895,7 +895,7 @@ 図を並べる
-
+
図を横に並べるにはlayout=(1,2)を付け加える。layoutは図の配置を行列のように考えて指定し、1は行の数であり、2は列の数。
@@ -910,7 +910,7 @@ 図を並べる
-
+
図を並べる際も引数xを省略すると，横軸には行インデックスが使われることになる。
@@ -926,7 +926,7 @@ ２軸グラフ
-
+
別々の飾り付けをする場合は次のようにすると良いだろう。
@@ -945,7 +945,7 @@ ２軸グラフ
-
+
上のコードとの主な違い：
@@ -985,7 +985,7 @@ japanize_matplo
-
+
@@ -1037,7 +1037,7 @@ フォントを指定する
-
+
@@ -1179,7 +1179,7 @@ 投資関数
-
+
@@ -1371,7 +1371,7 @@ 将来価値
-
+
@@ -1380,82 +1380,105 @@ 将来価値
その他のプロット#
種類#
-メソッド.plot()には様々な引数が用意されているが，その中にkindがある。次を文字列として指定すると様々な種類のプロットが可能となる。
+2つの書き方が準備されている。
+
+次のような書き方となるメソッドを使う。
+.plot.xxxx()
+
+
+
+ここで`xxxx`は、プロットの種類を表す。
+メソッド.plot()の引数kindに文字列としてプロットの種類を指定する。
+この2つの方法は同じプロットを表示することなる。
+まず，各プロットについての箇条書きでまとめた後，実際にデータを使いプロットについて説明することにする。
-line：ライン・プロット
+ライン・プロット
-デフォルトの値であり，上で説明した直線・曲線のプロットとなる。
.plot()は.plot.line()と同じでもある。
上で説明した直線・曲線のプロット。
書き方１：.plot.line()は.plot()と同じ。
書き方２：.plot(kind='line')の'line'はデフォルトの値。
bar：縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
+散布図（DataFrameのみ）
barh：横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
+ヒストグラム（連続変数に使う）
hist：ヒストグラム（連続変数に使う）
+カーネル密度推定プロット
box：ボックスプロット
+縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
kde：カーネル密度推定プロット
+横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
density：kdeと同じ
area：エリア・プロット
+ボックスプロット
pie：パイチャート
+エリア・プロット
scatter：散布図（DataFrameのみ）
+パイチャート
hexbin： : 六角形プロット（DataFrameのみ）
+六角形プロット（DataFrameのみ）
-.plot(kind='hexbin')は.plot.hexbin()と同じでもある。
書き方１：.plot.hexbin()
書き方２：.plot(kind='hexbin')
上で説明したライン・プロットの引数は他のプロットと共通のものが多いが，それぞれ独自の引数もある。
-以下では散布図，ヒストグラム，カーネル密度推定プロット，棒グラフについて説明する。
-説明には次のコードで生成するDataFrameを使う。列XとYには標準正規分布（平均0，標準偏差1）から生成した100個のランダム変数が含まれている。Zには正規分布（平均2，標準偏差1）から抽出した100個のランダム変数が格納されている。
+以下では散布図，ヒストグラム，カーネル密度推定プロット，棒グラフについて説明する。
+加えて，縦線と横線を表示する方法も紹介する。
+説明には次のコードで生成するDataFrameを使う。列XとYには標準正規分布（平均0，標準偏差1）から生成した100個のランダム変数が含まれている。Zには正規分布（平均2，標準偏差1）から抽出した100個のランダム変数が格納されている。
-df1 = pd.DataFrame({'X':np.random.normal(size=100),
- 'Y':np.random.normal(size=100),
- 'Z':np.random.normal(loc=2, size=100)})
+rng = np.random.default_rng()
+df1 = pd.DataFrame({'X':rng.normal(size=100),
+ 'Y':rng.normal(size=100),
+ 'Z':rng.normal(loc=2, size=100)})
@@ -1465,7 +1488,11 @@ 種類#<
散布図#
散布図をプロットする場合は次の構文となる。
-df1.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='scatter')
+＜書き方１＞
+df1.plot.scatter(x='列ラベル', y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df1.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='scatter')
@@ -1475,13 +1502,13 @@ 散布図#列XとYを使ってプロットしてみよう。
-df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter')
+df1.plot.scatter(x='X', y='Y')
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1515,45 +1542,49 @@ 散布図#
-df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',
- title='タイトルです',
- color='red',
- marker='^',
- s=100,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- # legend=False,
- label='Y',
- grid=True
- )
+df1.plot.scatter(x='X', y='Y',
+ title='タイトルです',
+ color='red',
+ marker='^',
+ s=100,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ # legend=False,
+ label='Yの判例',
+ grid=True
+ )
pass
-
+
この図ではタイトルと横軸・縦軸ラベルの大きさが調整できていないが，上で説明したタイトルとラベルのサイズの調整のコードと共通なので，そちらを参照しよう。
またライン・プロットと同じように引数axを使うことにより，複数の散布図を重ねてプロットできる。次のコードはXとY，そしてXとZの散布図を同じ「軸」に表示している。
-ax_ = df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',label='Yのデータ')
-df1.plot(x='X', y='Z', kind='scatter',
+ax_ = df1.plot.scatter(x='X', y='Y', label='Yのデータ')
+df1.plot.scatter(x='X', y='Z',
color='red', marker='^', label='Zのデータ', ax=ax_)
pass
-
+
ヒストグラム#
ヒストグラムは次の構文となる。
-df1.plot(y='列ラベル', kind='hist')
+＜書き方１＞
+df1.plot.hist(y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df1.plot(y='列ラベル', kind='hist')
@@ -1562,13 +1593,13 @@ ヒストグラム
-df1.plot(y='Y', kind='hist')
+df1.plot.hist(y='Y')
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1610,61 +1641,58 @@ ヒストグラムXのヒストグラムをプロットしてみよう。
-df1.plot(y='Y',
- kind='hist',
- bins=20,
- title='タイトルです',
- color='red',
- ec='white',
- alpha=0.5,
- density=True,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- legend=True,
- label='Xの凡例',
- grid=True
- )
+df1.plot.hist(y='Y',
+ bins=20,
+ title='タイトルです',
+ color='red',
+ ec='white',
+ alpha=0.5,
+ density=True,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ legend=True,
+ label='Xの凡例',
+ grid=True
+ )
pass
-
+
この図ではタイトルと横軸・縦軸ラベルの大きさが調整できていないが，上で説明したタイトルとラベルのサイズの調整のコードと共通なのでそちらを参照しよう。
次に複数のデータを重ねてプロットする場合を考えよう。ここで役に立つ引数がalphaである。
-df1.plot(y=['Y','Z'],
- kind='hist',
- bins=30,
- color=['r','k'],
- edgecolor='k',
- alpha=0.4)
+df1.plot.hist(y=['Y','Z'],
+ bins=30,
+ color=['r','k'],
+ edgecolor='k',
+ alpha=0.4)
pass
-
+
濃い部分が重なっている部分となる。また柱を積み上げて表示するにはstacked=True（デフォルトはFalse）を使う。
-df1.plot(y=['Y','Z'],
- kind='hist',
- bins=30,
- color=['r','k'],
- edgecolor='white',
- stacked=True)
+df1.plot.hist(y=['Y','Z'],
+ bins=30,
+ color=['r','k'],
+ edgecolor='white',
+ stacked=True)
pass
-
+
赤の上に黒が積み上げられている。
@@ -1673,7 +1701,11 @@ ヒストグラムカーネル密度推定プロット#
ヒストグラムは縦軸に度数，横軸に階級を取ったグラフだが，関連する手法にカーネル密度推定と呼ばれるものがある。考え方は簡単で，上のようなヒストグラムのデータに基づき面積が１になるようにスムーズな分布を推定する手法である。ヒストグラムとカーネル密度関数を重ねてプロットすることもできる。
次の構文となる。
-df1.plot(y='列ラベル', kind='kde')
+＜書き方１＞
+df1.plot.kde(y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df1.plot(y='列ラベル', kind='kde')
@@ -1683,13 +1715,13 @@ ヒストグラムdf1にある全ての列がヒストグラムとして重ねて表示される。特定の列だけを使う場合は列を選択してplot()を使う。
-df1.plot(y=['X','Z'], kind='kde')
+df1.plot.kde(y=['X','Z'])
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1725,48 +1757,43 @@ ヒストグラムXをプロットしてみる。
-df1.plot(y='X',
- kind='kde',
- title='タイトルです',
- linewidth=5,
- linestyle='-.',
- color='red',
- alpha=0.5,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- legend=True,
- label='Xの凡例',
- grid=True
- )
+df1.plot.kde(y='X',
+ title='タイトルです',
+ linewidth=5,
+ linestyle='-.',
+ color='red',
+ alpha=0.5,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ legend=True,
+ label='Xの凡例',
+ grid=True
+ )
pass
-
+
この図ではタイトルと横軸・縦軸ラベルの大きさが調整できていないが，上で説明したタイトルとラベルのサイズの調整のコードと共通なのでそちらを参照しよう。
次にヒストグラムとカーネル密度推定プロットを重ねて図示してみる。ここで重要な点がヒストグラムに引数density=Trueを設定することである。これがないと縦軸の単位が異なり上手く表示できない。
-ax_ = df1.plot(y='X',
- kind='hist',
- label='Xのヒストグラム',
- density=True,
- )
-df1.plot(y='X',
- kind='kde',
- label='XのKDE',
- ax=ax_,
- )
+ax_ = df1.plot.hist(y='X',
+ label='Xのヒストグラム',
+ density=True)
+df1.plot.kde(y='X',
+ label='XのKDE',
+ ax=ax_)
ax_.legend()
pass
-
+
@@ -1778,20 +1805,22 @@ 縦線・横線ax_.axvline(＜横軸の値＞)
-ここでaxvlineのaxはAXis，vはVertical，lineはLINEのことを表している。
+
+ ここで`axvline`の`ax`はAXis，`v`はVertical，`line`はLINEのことを表している。
横線の場合
ax_.axhline(＜縦軸の値＞)
-ここでaxhlineのaxはAXis，hはHorizontal，lineはLINEのことを表している。
+
+ ここで`axhline`の`ax`はAXis，`h`はHorizontal，`line`はLINEのことを表している。
ここでax_は.plot()で返された「軸」のことである。
Yのヒストグラムを使ってプロットしてみよう。
-ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)
+ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)
ax_.axvline(0)
ax_.axhline(10)
pass
@@ -1799,7 +1828,7 @@ 縦線・横線
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1823,7 +1852,7 @@ 縦線・横線
-ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)
+ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)
ax_.axvline(0,
ymin=0.3,
ymax=0.95,
@@ -1843,22 +1872,18 @@ 縦線・横線
-
+
最後に上のヒストグラムとカーネル密度推定プロットに縦線を加えてみよう。
-ax_ = df1.plot(y='X',
- kind='hist',
- label='Xのヒストグラム',
- density=True,
- )
-df1.plot(y='X',
- kind='kde',
- label='XのKDE',
- ax=ax_,
- )
+ax_ = df1.plot.hist(y='X',
+ label='Xのヒストグラム',
+ density=True)
+df1.plot.kde(y='X',
+ label='XのKDE',
+ ax=ax_)
ax_.legend()
ax_.axvline(0, color='red')
pass
@@ -1866,7 +1891,7 @@ 縦線・横線
-
+
@@ -1895,7 +1920,11 @@ 縦線・横線netex：純輸出
このDataFrameを使って棒グラフの作成方法を説明するが，次の構文となる。
-df2.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='bar')
+＜書き方１＞
+df2.plot.bar(x='列ラベル', y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df2.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='bar')
@@ -1905,25 +1934,25 @@ 縦線・横線gdpの棒グラフを表示してみよう。
-df2.plot(x='country', y='gdp', kind='bar')
+df2.plot.bar(x='country', y='gdp')
pass
-
+
複数の棒（データ）を並べたい場合もあるだろう。その場合は引数yにリストを指定すれば表示できる。
-df2.plot(x='country', y=['gdp','con'], kind='bar')
+df2.plot.bar(x='country', y=['gdp','con'])
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1961,33 +1990,32 @@ 縦線・横線
-df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'], kind='bar',
- color=['red','black','green','orange'],
- stacked=True,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- # legend=False,
- label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
- grid=True,
- rot=0
- )
+df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],
+ color=['red','black','green','orange'],
+ stacked=True,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ # legend=False,
+ label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
+ grid=True,
+ rot=0
+ )
pass
-
+
次に，ライン・プロットを追加する例を考えてみよう。df2には列gdpがあり，それを表すライン・プロットを重ねることにしよう。
-ax_ = df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],
- kind='bar',
- stacked=True,
- fontsize=15,
- label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
- rot=0)
+ax_ = df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],
+ stacked=True,
+ fontsize=15,
+ label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
+ rot=0)
df2.plot(x='country', y='gdp',
color='black',
@@ -2004,7 +2032,7 @@ 縦線・横線
-
+
棒の高さとGDPのマーカーの高さは同じであることがわかる。
diff --git a/7_SciPy_optimize.html b/7_SciPy_optimize.html
index d43464a..bb0af1f 100644
--- a/7_SciPy_optimize.html
+++ b/7_SciPy_optimize.html
@@ -568,7 +568,7 @@ 説明#
-
+
@@ -1101,7 +1101,7 @@ 45度線モデル
-
+
h0(y)関数は右上りとなっている。傾きを直感的に説明すると次のようになる。Yが増加すると，当たり前だが所得Yは線形的に増加する。一方で，計画支出の一部である消費も増加するが，aは0.5に設定されているため，増加分は逓減している。したがって，所得と計画支出の差は上昇することになる。
@@ -1218,7 +1218,7 @@ IS曲線の導出
-
+
@@ -1301,7 +1301,7 @@ ソロー・モデル
-
+
scipy.optimizeを使い定常状態\(k_*\)を計算してみよう。
@@ -1524,7 +1524,7 @@ 例２#<
-
+
まずmethodのデフォルトであるbrent法を使ってみよう。解が２つあるため、次のコードではPythonが選んだ解しか求めることができない。
@@ -1684,7 +1684,7 @@ ソロー・モデル：黄金律
-
+
次に一人当たり消費を最大化する貯蓄率を求めるために関数を定義する。
@@ -1919,7 +1919,7 @@ 労働供給問題
-
+
diff --git a/8_NumPy_random.html b/8_NumPy_random.html
index e412367..44ec4e3 100644
--- a/8_NumPy_random.html
+++ b/8_NumPy_random.html
@@ -504,8 +504,8 @@ 正規分布#
-array([5.26594443, 6.79181449, 8.51685508, 6.54288685, 2.69024287,
- 5.1187738 , 2.42702609, 4.24728175, 4.89657348, 4.56496067])
+array([7.13574601, 7.40223508, 6.31474448, 7.46896333, 4.16741588,
+ 4.6607463 , 3.65269756, 3.80192292, 1.81561464, 3.74062884])
@@ -519,7 +519,7 @@ 正規分布#
-array([-0.49316673, -0.08132057, -0.13044949, 0.94306677, -1.61591664])
+array([ 1.41604284, 0.36960447, -0.23715347, -0.43103177, 0.6478393 ])
@@ -543,7 +543,7 @@ 正規分布#
-
+
@@ -565,8 +565,8 @@ 一様分布#
-array([22.61527987, 8.8982722 , 26.61302401, 27.79409832, 10.25093787,
- 9.76350031, 7.6778009 , 13.43760145, 7.32369242, 8.77711023])
+array([11.02087587, 17.18984152, 19.2200042 , 19.21874555, 17.74347124,
+ 23.88623676, 11.60679047, 25.88985806, 21.39569144, 28.62993619])
@@ -579,7 +579,7 @@ 一様分布#
-array([0.55356232, 0.11394304, 0.0868039 , 0.60905756, 0.68518283])
+array([0.40644866, 0.33836321, 0.63267379, 0.32849525, 0.22308042])
@@ -603,7 +603,7 @@ 一様分布#
-
+
@@ -671,11 +671,11 @@ 多変量正規分布
-array([[-0.28356043, 7.51308301],
- [ 3.43295464, 5.25727885],
- [-0.30909972, 4.56181811],
- [ 0.51241328, 5.77944934],
- [ 3.0841326 , 7.18264707]])
+array([[ 1.5447333 , 3.83942546],
+ [ 2.3780146 , 8.08331879],
+ [-3.56009025, -0.36565531],
+ [ 2.62027724, 8.84200269],
+ [-1.1599095 , 0.77286693]])
@@ -694,11 +694,11 @@ 多変量正規分布
-array([[-0.83171683, 0.07111526],
- [-0.64245833, -0.45440814],
- [ 1.20459053, 0.81136661],
- [ 0.44232979, 0.73031332],
- [-1.35919 , -0.14084623]])
+array([[ 2.15750382, 2.02163342],
+ [ 0.80317366, 1.29336528],
+ [-0.46152041, 0.6829746 ],
+ [-0.53177552, -0.60533211],
+ [ 1.8130526 , 0.99571133]])
@@ -719,7 +719,7 @@ 多変量正規分布
-
+
XとYの共分散はm=0.8となっているため，正の相関が観測される。
@@ -731,7 +731,7 @@
多変量正規分布
-0.7951663788294997
+0.7909162598479937
@@ -761,7 +761,7 @@ 古い書き方
--0.8551894593733246
+0.8819822333713833
@@ -779,7 +779,7 @@ 古い書き方
-0.6513467826855587
+-0.41193195823143874
diff --git a/Gapminder.html b/Gapminder.html
index 35ddce2..b49e181 100644
--- a/Gapminder.html
+++ b/Gapminder.html
@@ -983,7 +983,7 @@ 観測値の数
-
+
変数別での観測値の数
@@ -1157,7 +1157,7 @@ 平均#
-
+
@@ -1941,7 +1941,7 @@ 図#
-
+
@@ -1964,7 +1964,7 @@ 3つの変数
-
+
@@ -2070,7 +2070,7 @@ 複数階層の
-
+
世界平均との比較
@@ -2099,7 +2099,7 @@ 複数階層の
-
+
diff --git a/Grade.html b/Grade.html
index 7cd94dd..c64ca98 100644
--- a/Grade.html
+++ b/Grade.html
@@ -2043,7 +2043,7 @@ 図示#<
-
+
方法２：plt.xticks()を使って
@@ -2071,7 +2071,7 @@ 図示#<
-
+
@@ -2329,7 +2329,7 @@ 図示#<
-
+
diff --git a/_images/f0bc3a9364da024b25333921678fe3fb607df2d60c11a049df54465c184bb326.png b/_images/0139fafb6f09ed1762c33d7f31953810ceb1f9f4cee996aecc7ce3111a03118e.png
similarity index 99%
rename from _images/f0bc3a9364da024b25333921678fe3fb607df2d60c11a049df54465c184bb326.png
rename to _images/0139fafb6f09ed1762c33d7f31953810ceb1f9f4cee996aecc7ce3111a03118e.png
index bcabf79..a8fe114 100644
Binary files a/_images/f0bc3a9364da024b25333921678fe3fb607df2d60c11a049df54465c184bb326.png and b/_images/0139fafb6f09ed1762c33d7f31953810ceb1f9f4cee996aecc7ce3111a03118e.png differ
diff --git a/_images/02b6e7f0b563624cc445f07b7c48307a24eb34ea53843e77f752b7162e9dafb7.png b/_images/02b6e7f0b563624cc445f07b7c48307a24eb34ea53843e77f752b7162e9dafb7.png
new file mode 100644
index 0000000..9b77359
Binary files /dev/null and b/_images/02b6e7f0b563624cc445f07b7c48307a24eb34ea53843e77f752b7162e9dafb7.png differ
diff --git a/_images/02b7d87e37bba8ca2915f63a1076613598fad0ae87ebceb3e71e661fab656426.png b/_images/02b7d87e37bba8ca2915f63a1076613598fad0ae87ebceb3e71e661fab656426.png
deleted file mode 100644
index f8e03de..0000000
Binary files a/_images/02b7d87e37bba8ca2915f63a1076613598fad0ae87ebceb3e71e661fab656426.png and /dev/null differ
diff --git a/_images/dc745e25edf71340f3697f190f00e7eaa2b7c63e4389f6a8784d737320a516af.png b/_images/04770cfb527fb5c497ca5e5b7b05912a74ef19bd01853307afcb420108b2a919.png
similarity index 97%
rename from _images/dc745e25edf71340f3697f190f00e7eaa2b7c63e4389f6a8784d737320a516af.png
rename to _images/04770cfb527fb5c497ca5e5b7b05912a74ef19bd01853307afcb420108b2a919.png
index 856f211..b60c5c5 100644
Binary files a/_images/dc745e25edf71340f3697f190f00e7eaa2b7c63e4389f6a8784d737320a516af.png and b/_images/04770cfb527fb5c497ca5e5b7b05912a74ef19bd01853307afcb420108b2a919.png differ
diff --git a/_images/04b5b3b5dcfba278909f8768bea6df7717315a11c6f5c966a238545975af577f.png b/_images/04b5b3b5dcfba278909f8768bea6df7717315a11c6f5c966a238545975af577f.png
deleted file mode 100644
index 7e7da19..0000000
Binary files a/_images/04b5b3b5dcfba278909f8768bea6df7717315a11c6f5c966a238545975af577f.png and /dev/null differ
diff --git a/_images/bdec3966b9cacc29e023d602d46046925543e5243797bf46f399d9c17fa8120c.png b/_images/04c2f93458de89410bdc1d957a0dc3fc96236b7d4845a8feeb0ba86b92f98c6c.png
similarity index 99%
rename from _images/bdec3966b9cacc29e023d602d46046925543e5243797bf46f399d9c17fa8120c.png
rename to _images/04c2f93458de89410bdc1d957a0dc3fc96236b7d4845a8feeb0ba86b92f98c6c.png
index 14f293b..cfdcfdf 100644
Binary files a/_images/bdec3966b9cacc29e023d602d46046925543e5243797bf46f399d9c17fa8120c.png and b/_images/04c2f93458de89410bdc1d957a0dc3fc96236b7d4845a8feeb0ba86b92f98c6c.png differ
diff --git a/_images/066034f28a37ee0b3fd0815816916f744f3cd2e3ccfb133e46760740a4a1bee6.png b/_images/066034f28a37ee0b3fd0815816916f744f3cd2e3ccfb133e46760740a4a1bee6.png
new file mode 100644
index 0000000..13a414b
Binary files /dev/null and b/_images/066034f28a37ee0b3fd0815816916f744f3cd2e3ccfb133e46760740a4a1bee6.png differ
diff --git a/_images/e68d37b9814116fad18413413b57a1f5a16bd80b768f594527b444bacfb13479.png b/_images/08d4cfbf39f5f49530849f5626917b885af9d7bd84716a07a59ca6308a39101d.png
similarity index 99%
rename from _images/e68d37b9814116fad18413413b57a1f5a16bd80b768f594527b444bacfb13479.png
rename to _images/08d4cfbf39f5f49530849f5626917b885af9d7bd84716a07a59ca6308a39101d.png
index 3f3e8c9..f45c51a 100644
Binary files a/_images/e68d37b9814116fad18413413b57a1f5a16bd80b768f594527b444bacfb13479.png and b/_images/08d4cfbf39f5f49530849f5626917b885af9d7bd84716a07a59ca6308a39101d.png differ
diff --git a/_images/09e24242cb79468fc6ef283be4086750c7a5c96671984f381ed1a12a7b4900f2.png b/_images/09e24242cb79468fc6ef283be4086750c7a5c96671984f381ed1a12a7b4900f2.png
deleted file mode 100644
index c54b506..0000000
Binary files a/_images/09e24242cb79468fc6ef283be4086750c7a5c96671984f381ed1a12a7b4900f2.png and /dev/null differ
diff --git a/_images/0a55fd9ba990231ee9f71aaec60de553201b0cc88d6cad29d944c707b244ed77.png b/_images/0a55fd9ba990231ee9f71aaec60de553201b0cc88d6cad29d944c707b244ed77.png
new file mode 100644
index 0000000..9567638
Binary files /dev/null and b/_images/0a55fd9ba990231ee9f71aaec60de553201b0cc88d6cad29d944c707b244ed77.png differ
diff --git a/_images/4ba85c3c59f7c6b70bf113a849813370fbf4f8a19626111a4cb620c6ed74807a.svg b/_images/0b8ab44ec459ad2872be56636cb5228393f89f73459f731fc54834c1b62ac897.svg
similarity index 98%
rename from _images/4ba85c3c59f7c6b70bf113a849813370fbf4f8a19626111a4cb620c6ed74807a.svg
rename to _images/0b8ab44ec459ad2872be56636cb5228393f89f73459f731fc54834c1b62ac897.svg
index 0b3331f..26961aa 100644
--- a/_images/4ba85c3c59f7c6b70bf113a849813370fbf4f8a19626111a4cb620c6ed74807a.svg
+++ b/_images/0b8ab44ec459ad2872be56636cb5228393f89f73459f731fc54834c1b62ac897.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:19.251252
+ 2024-08-19T13:22:11.007422
image/svg+xml
- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 97.994413 40.677734
L 98.28 40.68
L 134.28 40.68
z
-" clip-path="url(#p2674653a63)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#p9fc3f3c7dd)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -2542,7 +2542,7 @@ z
-
+
diff --git a/_images/99ec5a3302b06c8ea936f8c70c7539566faeff2255359f2238089ea6fe589d7e.svg b/_images/0c6190f053432e0ca7aa59e5e1d6b386839c5fe0a2e8b90001225190cd6aec1c.svg
similarity index 97%
rename from _images/99ec5a3302b06c8ea936f8c70c7539566faeff2255359f2238089ea6fe589d7e.svg
rename to _images/0c6190f053432e0ca7aa59e5e1d6b386839c5fe0a2e8b90001225190cd6aec1c.svg
index 27cd64d..56e5efc 100644
--- a/_images/99ec5a3302b06c8ea936f8c70c7539566faeff2255359f2238089ea6fe589d7e.svg
+++ b/_images/0c6190f053432e0ca7aa59e5e1d6b386839c5fe0a2e8b90001225190cd6aec1c.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:18.633124
+ 2024-08-19T13:22:10.287860
image/svg+xml
- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 61.994413 40.677734
L 62.28 40.68
L 98.28 40.68
z
-" clip-path="url(#pa5b5dbbf86)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#p4dd1dbf02a)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -2122,7 +2122,7 @@ z
-
+
diff --git a/_images/61223a4d7e0d06d46f06232157b2ade7bae8cf2ab89dec4bbb011c9353869adc.png b/_images/0d0c8c5c30f303c4a40be020dd620aa308f2a7a57adb80d2bf3d66a1857bf98b.png
similarity index 96%
rename from _images/61223a4d7e0d06d46f06232157b2ade7bae8cf2ab89dec4bbb011c9353869adc.png
rename to _images/0d0c8c5c30f303c4a40be020dd620aa308f2a7a57adb80d2bf3d66a1857bf98b.png
index d70396a..ad4fd6c 100644
Binary files a/_images/61223a4d7e0d06d46f06232157b2ade7bae8cf2ab89dec4bbb011c9353869adc.png and b/_images/0d0c8c5c30f303c4a40be020dd620aa308f2a7a57adb80d2bf3d66a1857bf98b.png differ
diff --git a/_images/d65e66314416f7d3304d0a68ccc68ab646692c298b530cef5707b725e616c991.svg b/_images/0f163eb2fce559745f76b263652c2fd3bf95645d223f058a4218a6a3ef7f30fe.svg
similarity index 97%
rename from _images/d65e66314416f7d3304d0a68ccc68ab646692c298b530cef5707b725e616c991.svg
rename to _images/0f163eb2fce559745f76b263652c2fd3bf95645d223f058a4218a6a3ef7f30fe.svg
index 8ce69af..9adad46 100644
--- a/_images/d65e66314416f7d3304d0a68ccc68ab646692c298b530cef5707b725e616c991.svg
+++ b/_images/0f163eb2fce559745f76b263652c2fd3bf95645d223f058a4218a6a3ef7f30fe.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:19.793250
+ 2024-08-19T13:22:11.628063
image/svg+xml
- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 103.394413 40.677734
L 103.68 40.68
L 139.68 40.68
z
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index e4d94b9..1bdf889 100644
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index 8f169c6..aac724a 100644
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index 50cec0a..67a81e0 100644
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index bb89d74..0000000
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index 269ea96..c678890 100644
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index 439d742..65c73a1 100644
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- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
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index 1acf336..39c5a36 100644
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index 4a1b0f7..0000000
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similarity index 95%
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index a3e71ef..0000000
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index 3f22286..7d08faf 100644
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index 64458a4..0000000
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index 9151335..4d11437 100644
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index b416a60..8e1cff5 100644
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Binary files a/_images/7b9c6ff5f90b0b630c79902f826c34112972a40abe6816d30e2ad1f22a752004.png and /dev/null differ
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index 433fe66..783225c 100644
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index b1b27a9..0000000
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index d6717d6..a10522d 100644
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index a089414..cacddb7 100644
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index 669bf6f..5bcea8e 100644
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index 8687ba2..0000000
Binary files a/_images/ac24804af815e041aff61c2559f331050448b6f85b8c75cd0724c086d67e3ca1.png and /dev/null differ
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index 212945f..68f565f 100644
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index 1e58f3b..474f3ff 100644
Binary files a/_images/a07052dc18f7c7ed42fdffaf3fc133dbe2cfcda121765c35397bf9d7fea9885f.png and b/_images/b221965d1b9d28961558508e20305aeeed661fd87bb0b85440f6f6adb1380ae0.png differ
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index 1a3385d..7e05733 100644
Binary files a/_images/c4a2c19b20b5d58a10286ceaa8807d2c75c6d1c97050a3db5022aae842d00ec8.png and b/_images/b83fab05cebdff117951fa77368f7d67561a0113ec135b94d266e65762744126.png differ
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index 69b0026..dbb631d 100644
Binary files a/_images/434a3e25c38abc2a7eeebcfa715d5abfd8adf55c4793d99ccf09c743c8491c9f.png and b/_images/b8dae91e8d71e6b8c6b76aa5dc1630cba7ed95263c6a53f0432b66b41b8eefae.png differ
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index 0000000..8b59c1a
Binary files /dev/null and b/_images/b9552f8de6d7da4b8a5cc208a4c05d2d7e95ccc278a089a07529bb91488412dd.png differ
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index 0000000..d3f2b0a
Binary files /dev/null and b/_images/bc9b7f5e0dda468a1a2f0716a9c635bab7c06e39addd7bb51f4f36b96744f4a4.png differ
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index 2d742d2..0000000
Binary files a/_images/bd94f394dea9015f3f9442f09416b3ca55b6c5164dd14e271ca0e5d24c4b0e9b.png and /dev/null differ
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index e8a74bc..0000000
Binary files a/_images/be8952d27974ca59eac5bdfba8089198bfa99cf90ecd73805ade7043ff3a587b.png and /dev/null differ
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index 7cee937..0000000
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index 3f1ddd3..ed25e9d 100644
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index 5737799..8ecf8c9 100644
Binary files a/_images/fd51c97f3eebba6314b5e62596e5239ab5ae3637efb6c4f442e1099fe52453ad.png and b/_images/c2c318386d32d14b6fbc293e8273712c82998b3251db8c56f3479eed97fd3baa.png differ
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index 86beff4..0000000
Binary files a/_images/c4fa5a1235390caa451561d024f0b1626651eaad43ebc6a91b420ba4e3a3d709.png and /dev/null differ
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index cbccfb0..880931f 100644
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Binary files a/_images/35cf7378aa3f8401d9ad28de994ed771f7a2a84e353e31aa73b736aa6b0b7a1b.png and b/_images/c666bdac33f7febec57fc3f4d38b2a667f98f5c29d2ad7fec62f2195d67360d2.png differ
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index e28ced7..1a940d7 100644
--- a/_images/3e0992f2547a8bdb9855085f22301277c629510653d2c8431a076e7178bc13e2.svg
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@@ -6,11 +6,11 @@
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+ 2024-08-19T13:22:10.386414
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+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 40.394413 40.677734
L 40.68 40.68
L 76.68 40.68
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+" clip-path="url(#p43da7ccf80)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -2076,7 +2076,7 @@ z
-
+
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deleted file mode 100644
index 418f047..0000000
Binary files a/_images/ec5c5662922a4d1d08ad47ec0d8d2cff915ea5fe2a7859bdc7c94461a0e89759.png and /dev/null differ
diff --git a/_images/ab8146442df357528010f33d4efb75757bd9e4a0453af851bad4499c63b4ffb6.png b/_images/f0cc3d7a9eae7e08ea5d3e7d8740a5f8b9d971d1a09fa7193edbeb01296e0637.png
similarity index 97%
rename from _images/ab8146442df357528010f33d4efb75757bd9e4a0453af851bad4499c63b4ffb6.png
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index f1c8b74..0880124 100644
Binary files a/_images/ab8146442df357528010f33d4efb75757bd9e4a0453af851bad4499c63b4ffb6.png and b/_images/f0cc3d7a9eae7e08ea5d3e7d8740a5f8b9d971d1a09fa7193edbeb01296e0637.png differ
diff --git a/_images/1f7ad1e393ebd9aea4dd2d32f57fc897a989562771d8ad484e4d89aa21c1ed70.svg b/_images/f1b992164c056404c75b9630ed0ee04a52acf1c775444ee238b0dc7061f1bade.svg
similarity index 97%
rename from _images/1f7ad1e393ebd9aea4dd2d32f57fc897a989562771d8ad484e4d89aa21c1ed70.svg
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index 89931f1..5dd4773 100644
--- a/_images/1f7ad1e393ebd9aea4dd2d32f57fc897a989562771d8ad484e4d89aa21c1ed70.svg
+++ b/_images/f1b992164c056404c75b9630ed0ee04a52acf1c775444ee238b0dc7061f1bade.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:19.024248
+ 2024-08-19T13:22:10.724005
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- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 49.394413 40.677734
L 49.68 40.68
L 85.68 40.68
z
-" clip-path="url(#pc5072bcb2c)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#pdf6d997ee5)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -2279,7 +2279,7 @@ z
-
+
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similarity index 96%
rename from _images/23ea40ef8e867fb4d422e3879d960c2741ea3b9bab666050e814643db73c999e.svg
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index fc19da0..2b1a995 100644
--- a/_images/23ea40ef8e867fb4d422e3879d960c2741ea3b9bab666050e814643db73c999e.svg
+++ b/_images/f4dfbc73f07d8fc5fd26f54e2d129b96ebad6e863079a53d0044654b6f1a2490.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:19.614331
+ 2024-08-19T13:22:11.418763
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- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 99.794413 40.677734
L 100.08 40.68
L 136.08 40.68
z
-" clip-path="url(#pa44b81cc4e)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#p68910a120e)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -1588,7 +1588,7 @@ z
-
+
diff --git a/_images/0a885b13a95065484a04193dd419bb473d38d4ec4b70aaf9702f6cfcf5651717.png b/_images/fb4e1a4f17ea141b989b613af7965cc01f1bd213afc54f82c64042ceaf457ea2.png
similarity index 99%
rename from _images/0a885b13a95065484a04193dd419bb473d38d4ec4b70aaf9702f6cfcf5651717.png
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index efcf2ed..ee565a6 100644
Binary files a/_images/0a885b13a95065484a04193dd419bb473d38d4ec4b70aaf9702f6cfcf5651717.png and b/_images/fb4e1a4f17ea141b989b613af7965cc01f1bd213afc54f82c64042ceaf457ea2.png differ
diff --git a/_images/fbf6f36a359a5c9a2039c6d1371d80b399c6f3c55e5233724e4bc912a2176592.png b/_images/fbf6f36a359a5c9a2039c6d1371d80b399c6f3c55e5233724e4bc912a2176592.png
new file mode 100644
index 0000000..e7543b8
Binary files /dev/null and b/_images/fbf6f36a359a5c9a2039c6d1371d80b399c6f3c55e5233724e4bc912a2176592.png differ
diff --git a/_images/46f5596c19700b85757c01a5dc7f7fe26a5d51eb04721f3bb262919e1cabd266.svg b/_images/fe6a3b5fb40b2e20c6d9d8ad3f9aadbbdec4e1770ed3f0c02527603bbe216341.svg
similarity index 97%
rename from _images/46f5596c19700b85757c01a5dc7f7fe26a5d51eb04721f3bb262919e1cabd266.svg
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index b673752..3b54f8a 100644
--- a/_images/46f5596c19700b85757c01a5dc7f7fe26a5d51eb04721f3bb262919e1cabd266.svg
+++ b/_images/fe6a3b5fb40b2e20c6d9d8ad3f9aadbbdec4e1770ed3f0c02527603bbe216341.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:19.738947
+ 2024-08-19T13:22:11.569591
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- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 76.394413 40.677734
L 76.68 40.68
L 112.68 40.68
z
-" clip-path="url(#p65833f7296)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#p3adbf1fcc2)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -1396,7 +1396,7 @@ z
-
+
diff --git a/_images/d5fd4a4aa8456d7448a9dc73fe0c583c4c585e660059de6788fa223328342d21.png b/_images/fe7245d14d379049216ac50d99ca906b344c8ddaaa69612755736dfb443002a6.png
similarity index 97%
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index 54011d6..c985cc9 100644
Binary files a/_images/d5fd4a4aa8456d7448a9dc73fe0c583c4c585e660059de6788fa223328342d21.png and b/_images/fe7245d14d379049216ac50d99ca906b344c8ddaaa69612755736dfb443002a6.png differ
diff --git a/_images/ff1aff3f44cd4b24f76745ffab8ec8fc3b8d4b0f690cbb76cd042a7eb240dff0.png b/_images/ff1aff3f44cd4b24f76745ffab8ec8fc3b8d4b0f690cbb76cd042a7eb240dff0.png
new file mode 100644
index 0000000..0d02f0d
Binary files /dev/null and b/_images/ff1aff3f44cd4b24f76745ffab8ec8fc3b8d4b0f690cbb76cd042a7eb240dff0.png differ
diff --git a/_sources/0_Preparations.ipynb b/_sources/0_Preparations.ipynb
index 10034b8..141f4cf 100644
--- a/_sources/0_Preparations.ipynb
+++ b/_sources/0_Preparations.ipynb
@@ -2,7 +2,7 @@
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
- "id": "d2169966",
+ "id": "a419c5a7",
"metadata": {},
"source": [
"# ツールのインストールと説明\n",
diff --git a/_sources/5_pandas_plot.ipynb b/_sources/5_pandas_plot.ipynb
index ea74a78..275197d 100644
--- a/_sources/5_pandas_plot.ipynb
+++ b/_sources/5_pandas_plot.ipynb
@@ -35,8 +35,8 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "import pandas as pd\n",
"import numpy as np\n",
+ "import pandas as pd\n",
"import japanize_matplotlib\n",
"\n",
"# 警告メッセージを非表示\n",
@@ -1126,7 +1126,8 @@
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
- "heading_collapsed": true
+ "heading_collapsed": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true
},
"source": [
"## その他のプロット"
@@ -1145,45 +1146,69 @@
},
{
"cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "hidden": true
- },
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "`2`つの書き方が準備されている。\n",
+ "1. 次のような書き方となるメソッドを使う。\n",
+ "\n",
+ " ```\n",
+ " .plot.xxxx()\n",
+ " ```\n",
+ "
\n",
+ " ここで`xxxx`は、プロットの種類を表す。\n",
+ "2. メソッド`.plot()`の引数`kind`に文字列としてプロットの種類を指定する。\n",
+ "\n",
+ "この`2`つの方法は同じプロットを表示することなる。\n",
+ "まず，各プロットについての箇条書きでまとめた後，実際にデータを使いプロットについて説明することにする。"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
"source": [
- "メソッド`.plot()`には様々な引数が用意されているが，その中に`kind`がある。次を文字列として指定すると様々な種類のプロットが可能となる。\n",
- "* `line`：ライン・プロット\n",
- " * デフォルトの値であり，上で説明した直線・曲線のプロットとなる。\n",
- " * `.plot()`は`.plot.line()`と同じでもある。\n",
+ "* ライン・プロット\n",
+ " * 上で説明した直線・曲線のプロット。\n",
+ " * 書き方１：`.plot.line()`は`.plot()`と同じ。\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='line')`の`'line'`はデフォルトの値。\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.line.html)\n",
- "* `bar`：縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
- " * `.plot(kind='bar')`は`.plot.bar()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.bar.html)\n",
- "* `barh`：横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
- " * `barh`の`h`はHorizontalのH\n",
- " * `.plot(kind='hbar')`は`.plot.hbar()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.barh.html)\n",
- "* `hist`：ヒストグラム（連続変数に使う）\n",
+ "* 散布図（`DataFrame`のみ）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.scatter()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='scatter')`\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.scatter.html)\n",
+ "* ヒストグラム（連続変数に使う）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.hist()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='hist')`\n",
" * `hist`はHISTogramのHIST\n",
- " * `.plot(kind='hist')`は`.plot.hist()`と同じでもある。\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.hist.html)\n",
- "* `box`：ボックスプロット\n",
- " * `.plot(kind='box')`は`.plot.box()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.box.html)\n",
- "* `kde`：カーネル密度推定プロット\n",
+ "* カーネル密度推定プロット\n",
+ " * 書き方１：`.plot.kde()`もしくは`.plot.density()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='kde')`もしくは`.plot(kind='density')`\n",
" * `kde`はKernel Density EstimateのKDE\n",
- " * `.plot(kind='kde')`は`.plot.kde()`と同じでもある。\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.kde.html)\n",
- "* `density`：`kde`と同じ\n",
- "* `area`：エリア・プロット\n",
- " * `.plot(kind='area')`は`.plot.area()`と同じでもある。\n",
+ "* 縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.bar()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='bar')`\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.bar.html)\n",
+ "* 横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.barh()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='barh')`\n",
+ " * `barh`の`h`はHorizontalのH\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.barh.html)\n",
+ "* ボックスプロット\n",
+ " * 書き方１：`.plot.box()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='box')`\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.box.html)\n",
+ "* エリア・プロット\n",
+ " * 書き方１：`.plot.area()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='area')`\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.area.html)\n",
- "* `pie`：パイチャート\n",
- " * `.plot(kind='pie')`は`.plot.pie()`と同じでもある。\n",
+ "* パイチャート\n",
+ " * 書き方１：`.plot.pie()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='pie')`\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.pie.html)\n",
- "* `scatter`：散布図（`DataFrame`のみ）\n",
- " * `.plot(kind='scatter')`は`.plot.scatter()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.scatter.html)\n",
- "* `hexbin`： : 六角形プロット（`DataFrame`のみ）\n",
- " * `.plot(kind='hexbin')`は`.plot.hexbin()`と同じでもある。\n",
+ "* 六角形プロット（`DataFrame`のみ）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.hexbin()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='hexbin')`\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.hexbin.html)"
]
},
@@ -1196,8 +1221,9 @@
"上で説明した[ライン・プロットの引数](sec:5-options)は他のプロットと共通のものが多いが，それぞれ独自の引数もある。\n",
"\n",
"以下では散布図，ヒストグラム，カーネル密度推定プロット，棒グラフについて説明する。\n",
+ "加えて，縦線と横線を表示する方法も紹介する。\n",
"\n",
- "説明には次のコードで生成する`DataFrame`を使う。列`X`と`Y`には標準正規分布（平均`0`，標準偏差`1`）から生成した100個のランダム変数が含まれている。`Z`には正規分布（平均`2`，標準偏差`1`）から抽出した100個のランダム変数が格納されている。"
+ "説明には次のコードで生成する`DataFrame`を使う。列`X`と`Y`には標準正規分布（平均`0`，標準偏差`1`）から生成した100個のランダム変数が含まれている。`Z`には正規分布（平均`2`，標準偏差`1`）から抽出した`100`個のランダム変数が格納されている。"
]
},
{
@@ -1208,9 +1234,10 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1 = pd.DataFrame({'X':np.random.normal(size=100),\n",
- " 'Y':np.random.normal(size=100),\n",
- " 'Z':np.random.normal(loc=2, size=100)})"
+ "rng = np.random.default_rng()\n",
+ "df1 = pd.DataFrame({'X':rng.normal(size=100),\n",
+ " 'Y':rng.normal(size=100),\n",
+ " 'Z':rng.normal(loc=2, size=100)})"
]
},
{
@@ -1241,6 +1268,10 @@
"source": [
"散布図をプロットする場合は次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df1.plot.scatter(x='列ラベル', y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df1.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='scatter')\n",
"```\n",
"* `x`：横軸に使う列ラベル（文字列）\n",
@@ -1257,7 +1288,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter')\n",
+ "df1.plot.scatter(x='X', y='Y')\n",
"pass"
]
},
@@ -1296,17 +1327,17 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',\n",
- " title='タイトルです',\n",
- " color='red',\n",
- " marker='^',\n",
- " s=100,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " # legend=False,\n",
- " label='Y',\n",
- " grid=True\n",
- " )\n",
+ "df1.plot.scatter(x='X', y='Y',\n",
+ " title='タイトルです',\n",
+ " color='red',\n",
+ " marker='^',\n",
+ " s=100,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " # legend=False,\n",
+ " label='Yの判例',\n",
+ " grid=True\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1336,8 +1367,8 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',label='Yのデータ')\n",
- "df1.plot(x='X', y='Z', kind='scatter',\n",
+ "ax_ = df1.plot.scatter(x='X', y='Y', label='Yのデータ')\n",
+ "df1.plot.scatter(x='X', y='Z',\n",
" color='red', marker='^', label='Zのデータ', ax=ax_)\n",
"pass"
]
@@ -1361,6 +1392,10 @@
"source": [
"ヒストグラムは次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df1.plot.hist(y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df1.plot(y='列ラベル', kind='hist')\n",
"```\n",
"* `y`：縦軸に使う列ラベル（文字列、複数指定する場合はリスト）\n",
@@ -1375,7 +1410,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y='Y', kind='hist')\n",
+ "df1.plot.hist(y='Y')\n",
"pass"
]
},
@@ -1427,20 +1462,19 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y='Y',\n",
- " kind='hist',\n",
- " bins=20,\n",
- " title='タイトルです',\n",
- " color='red',\n",
- " ec='white',\n",
- " alpha=0.5,\n",
- " density=True,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " legend=True,\n",
- " label='Xの凡例',\n",
- " grid=True\n",
- " )\n",
+ "df1.plot.hist(y='Y',\n",
+ " bins=20,\n",
+ " title='タイトルです',\n",
+ " color='red',\n",
+ " ec='white',\n",
+ " alpha=0.5,\n",
+ " density=True,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " legend=True,\n",
+ " label='Xの凡例',\n",
+ " grid=True\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1470,12 +1504,11 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y=['Y','Z'],\n",
- " kind='hist',\n",
- " bins=30,\n",
- " color=['r','k'],\n",
- " edgecolor='k',\n",
- " alpha=0.4)\n",
+ "df1.plot.hist(y=['Y','Z'],\n",
+ " bins=30,\n",
+ " color=['r','k'],\n",
+ " edgecolor='k',\n",
+ " alpha=0.4)\n",
"pass"
]
},
@@ -1496,12 +1529,11 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y=['Y','Z'],\n",
- " kind='hist', \n",
- " bins=30,\n",
- " color=['r','k'],\n",
- " edgecolor='white',\n",
- " stacked=True)\n",
+ "df1.plot.hist(y=['Y','Z'],\n",
+ " bins=30,\n",
+ " color=['r','k'],\n",
+ " edgecolor='white',\n",
+ " stacked=True)\n",
"pass"
]
},
@@ -1519,6 +1551,7 @@
"metadata": {
"heading_collapsed": true,
"hidden": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true,
"tags": [
"remove-cell"
]
@@ -1548,6 +1581,10 @@
"\n",
"次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df1.plot.kde(y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df1.plot(y='列ラベル', kind='kde')\n",
"```\n",
"* `y`：縦軸に使う列ラベル（文字列、複数指定する場合はリスト）\n",
@@ -1564,7 +1601,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y=['X','Z'], kind='kde')\n",
+ "df1.plot.kde(y=['X','Z'])\n",
"pass"
]
},
@@ -1613,19 +1650,18 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y='X',\n",
- " kind='kde',\n",
- " title='タイトルです',\n",
- " linewidth=5,\n",
- " linestyle='-.',\n",
- " color='red',\n",
- " alpha=0.5,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " legend=True,\n",
- " label='Xの凡例',\n",
- " grid=True\n",
- " )\n",
+ "df1.plot.kde(y='X',\n",
+ " title='タイトルです',\n",
+ " linewidth=5,\n",
+ " linestyle='-.',\n",
+ " color='red',\n",
+ " alpha=0.5,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " legend=True,\n",
+ " label='Xの凡例',\n",
+ " grid=True\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1655,16 +1691,12 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='X',\n",
- " kind='hist',\n",
- " label='Xのヒストグラム',\n",
- " density=True,\n",
- " )\n",
- "df1.plot(y='X',\n",
- " kind='kde',\n",
- " label='XのKDE',\n",
- " ax=ax_,\n",
- " )\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='X',\n",
+ " label='Xのヒストグラム',\n",
+ " density=True)\n",
+ "df1.plot.kde(y='X',\n",
+ " label='XのKDE',\n",
+ " ax=ax_)\n",
"ax_.legend()\n",
"pass"
]
@@ -1689,14 +1721,18 @@
"図に縦線や横線を追加したい場合がある。その場合は，[タイトルとラベルのサイズの調整](sec:5-titlelabels)にあるように「軸」に追加していく事になる。次のような書き方となる。\n",
"\n",
"* 縦線の場合\n",
+ "\n",
" ```\n",
" ax_.axvline(＜横軸の値＞)\n",
" ```\n",
+ "
\n",
" ここで`axvline`の`ax`はAXis，`v`はVertical，`line`はLINEのことを表している。\n",
"* 横線の場合\n",
+ " \n",
" ```\n",
" ax_.axhline(＜縦軸の値＞)\n",
" ```\n",
+ "
\n",
" ここで`axhline`の`ax`はAXis，`h`はHorizontal，`line`はLINEのことを表している。\n",
"\n",
"ここで`ax_`は`.plot()`で返された「軸」のことである。\n",
@@ -1712,7 +1748,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)\n",
"ax_.axvline(0)\n",
"ax_.axhline(10)\n",
"pass"
@@ -1757,7 +1793,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)\n",
"ax_.axvline(0,\n",
" ymin=0.3,\n",
" ymax=0.95,\n",
@@ -1792,16 +1828,12 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='X',\n",
- " kind='hist',\n",
- " label='Xのヒストグラム',\n",
- " density=True,\n",
- " )\n",
- "df1.plot(y='X',\n",
- " kind='kde',\n",
- " label='XのKDE',\n",
- " ax=ax_,\n",
- " )\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='X',\n",
+ " label='Xのヒストグラム',\n",
+ " density=True)\n",
+ "df1.plot.kde(y='X',\n",
+ " label='XのKDE',\n",
+ " ax=ax_)\n",
"ax_.legend()\n",
"ax_.axvline(0, color='red')\n",
"pass"
@@ -1812,6 +1844,7 @@
"metadata": {
"heading_collapsed": true,
"hidden": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true,
"tags": [
"remove-cell"
]
@@ -1823,7 +1856,8 @@
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
- "hidden": true
+ "hidden": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true
},
"source": [
"(sec:5-bar)=\n",
@@ -1871,6 +1905,10 @@
"\n",
"この`DataFrame`を使って棒グラフの作成方法を説明するが，次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df2.plot.bar(x='列ラベル', y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df2.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='bar')\n",
"```\n",
"* `x`：横軸に使う列ラベル（文字列）\n",
@@ -1887,7 +1925,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df2.plot(x='country', y='gdp', kind='bar')\n",
+ "df2.plot.bar(x='country', y='gdp')\n",
"pass"
]
},
@@ -1908,7 +1946,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df2.plot(x='country', y=['gdp','con'], kind='bar')\n",
+ "df2.plot.bar(x='country', y=['gdp','con'])\n",
"pass"
]
},
@@ -1949,16 +1987,16 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'], kind='bar',\n",
- " color=['red','black','green','orange'],\n",
- " stacked=True,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " # legend=False, \n",
- " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
- " grid=True,\n",
- " rot=0\n",
- " )\n",
+ "df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],\n",
+ " color=['red','black','green','orange'],\n",
+ " stacked=True,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " # legend=False, \n",
+ " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
+ " grid=True,\n",
+ " rot=0\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1979,12 +2017,11 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],\n",
- " kind='bar',\n",
- " stacked=True,\n",
- " fontsize=15,\n",
- " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
- " rot=0)\n",
+ "ax_ = df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],\n",
+ " stacked=True,\n",
+ " fontsize=15,\n",
+ " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
+ " rot=0)\n",
"\n",
"df2.plot(x='country', y='gdp',\n",
" color='black',\n",
diff --git a/_sources/index.ipynb b/_sources/index.ipynb
index 9ab162c..982ba3f 100644
--- a/_sources/index.ipynb
+++ b/_sources/index.ipynb
@@ -2,7 +2,7 @@
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
- "id": "acb21c8f",
+ "id": "fa125d58",
"metadata": {},
"source": [
"# 経済学のためのPython入門\n",
@@ -23,14 +23,14 @@
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
- "id": "cf4a36e3",
+ "id": "7e781178",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
- "Version: 2024年08月09日\n"
+ "Version: 2024年08月19日\n"
]
}
],
@@ -42,7 +42,7 @@
},
{
"cell_type": "markdown",
- "id": "78d9e79e",
+ "id": "2c84de55",
"metadata": {},
"source": [
"
if文を使いコードを書いてみよう。print()<
-
+
この図から，forループの裏では菱形の判断，即ち，if文が動いていることが分かる。gdp_componentsの最後の要素のループ処理が終わったかどうかを判断している。
@@ -2146,7 +2146,7 @@ 説明と簡単な例
-
+
この図から，最後のcounter+=1がなければ無限ループに陥ってしまうことが分かると思う。また，forループ同様，菱形でif文が裏で働いていることが分かる。一方で，if文の判断で次の点で異なる。
@@ -2217,7 +2217,7 @@ 説明と簡単な例
-
+
上のフローチャートと比べると，菱形枠とENDの間にprint('無事終了(^^)')が追加されている。
@@ -2460,7 +2460,7 @@ if
-
+
この例に基づいて，1から5までの数字を3を飛ばして1，2，4，5を表示するとしよう。その場合に重宝するのがif文とcontinue（対象コードの実行を飛ばすコード）の組み合わせである。まず，フローチャートで表してみよう。
@@ -2500,7 +2500,7 @@ if
-
+
上のフローチャートと異なる点は，下の菱形が追加されていることだけであり，その菱形をif文で捉えることができる。更に，下の菱形から上の菱形への矢印（3の表示を飛ばす）をcontinueで実行することになる。コードを書いてみよう。
@@ -2585,7 +2585,7 @@ if
-
+
菱形の中はTrueなので，必ずTrueの矢印の方向に沿ってコードは実行される。Falseも書いてあるが，そちらの矢印に決して進むことはない。
@@ -2623,7 +2623,7 @@ if
-
+
上のフローチャートと異なるのは，下の菱形（条件？）を追加することにより，whileループは維持するとともにENDへの矢印を追加した点である。
@@ -2706,7 +2706,7 @@ if
-
+
上のコードの#4〜#6を少し書き換えて，次のようにしても同じ結果が返される。
@@ -2839,7 +2839,7 @@ continue
-
+
diff --git a/1_Basics_V.html b/1_Basics_V.html
index 52b2c04..9cc1ed3 100644
--- a/1_Basics_V.html
+++ b/1_Basics_V.html
@@ -623,7 +623,7 @@ random
-[4, 5, 6, 4, 2, 3, 4, 3, 3, 2]
+[5, 4, 6, 6, 3, 4, 4, 3, 1, 6]
@@ -655,7 +655,7 @@ random
-6.1357890131748025
+8.574557667209511
@@ -668,16 +668,16 @@ random
-[-0.11691398324058139,
- 0.7274112858880303,
- 1.0512109670135121,
- 2.067401856300274,
- 0.8162944649374921,
- 0.05735338361896552,
- -0.1445495210950697,
- -0.05932543761952731,
- 1.0335169113301024,
- -0.2194433075736893]
+[0.3292050613172326,
+ -0.399021913445903,
+ 1.1659826194015748,
+ -0.7330801604893195,
+ -0.151285516562186,
+ 1.2437560724856014,
+ -0.8120978184337457,
+ -0.8726027236560766,
+ 0.13709761209096014,
+ -0.1635379148994268]
@@ -933,7 +933,7 @@ for
--247.45031372473508
+-1104.2810569175385
@@ -977,7 +977,7 @@ while
--247.45031372473508
+-1104.2810569175385
@@ -994,7 +994,7 @@ 実行スピード比較
-14.3 ms ± 506 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+14.7 ms ± 162 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1023,7 +1023,7 @@ 実行スピード比較
-52.6 ms ± 2.2 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+56.2 ms ± 1.89 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1043,7 +1043,7 @@ 実行スピード比較
-2.62 ms ± 35 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+3.18 ms ± 88.3 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1178,7 +1178,7 @@ 例２：値の探索
-9.04 ms ± 195 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+10 ms ± 595 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1190,7 +1190,7 @@ 例２：値の探索
-48.4 ms ± 968 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+56.4 ms ± 4.06 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1266,7 +1266,7 @@ 番兵法#
-26.8 ms ± 130 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+27.7 ms ± 824 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1296,7 +1296,7 @@ 組み込み関数
-5.98 ms ± 108 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+6.43 ms ± 89.2 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1354,7 +1354,7 @@ 直接的な探索
--4.8204066291600585
+-4.783064184575576
@@ -1403,7 +1403,7 @@ 間接的な探索
--4.8204066291600585
+-4.783064184575576
@@ -1419,7 +1419,7 @@ 実行スピード比較
-11.5 ms ± 106 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+12.9 ms ± 1.22 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1431,7 +1431,7 @@ 実行スピード比較
-25.2 ms ± 572 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
+25.6 ms ± 171 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@@ -1445,7 +1445,7 @@ 実行スピード比較
--4.8204066291600585
+-4.783064184575576
@@ -1457,7 +1457,7 @@ 実行スピード比較
-7.06 ms ± 79.3 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+7.66 ms ± 204 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1556,7 +1556,7 @@ 単純選択ソート
-[0, 0, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 7, 8]
+[0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6]
@@ -1569,7 +1569,7 @@ 単純選択ソート
-[990, 990, 991, 991, 996, 996, 998, 998, 999, 999]
+[994, 995, 995, 996, 996, 997, 998, 999, 999, 1000]
@@ -1714,7 +1714,7 @@ バブル・ソート
-[0, 0, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 7, 8]
+[0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6]
@@ -1727,7 +1727,7 @@ バブル・ソート
-[990, 990, 991, 991, 996, 996, 998, 998, 999, 999]
+[994, 995, 995, 996, 996, 997, 998, 999, 999, 1000]
@@ -1743,7 +1743,7 @@ 実行スピード比較
-12 ms ± 93 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+12.3 ms ± 229 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1755,7 +1755,7 @@ 実行スピード比較
-17.6 ms ± 127 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
+18.1 ms ± 222 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
@@ -1772,7 +1772,7 @@ 実行スピード比較
-3.08 μs ± 23.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100,000 loops each)
+3.08 μs ± 16.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100,000 loops each)
diff --git a/1_Basics_VI.html b/1_Basics_VI.html
index 6d64061..195237d 100644
--- a/1_Basics_VI.html
+++ b/1_Basics_VI.html
@@ -526,10 +526,10 @@ 説明#
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x115da4830>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x112e70890>]
-
+
コードにmarker='o'が追加されているが，「●」を表示するために使っている。このような引数の使い方は後で詳しく説明するので，ここでは気にしないで読み進めて欲しい。
@@ -641,10 +641,10 @@ 曲線のプロット
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x115dd14c0>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x112ea1940>]
-
+
座標の数が少ないのでスムーズな曲線には見えない。もっと座標を増やしてみよう。
@@ -658,10 +658,10 @@ 曲線のプロット
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x115ebf950>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x112f3d910>]
-
+
\(y=x^2\)の図らしく見える。
@@ -696,7 +696,7 @@ 重ねてプロット
-
+
@@ -736,7 +736,7 @@ plot()
-
+
引数をいちいち書くのが面倒な場合、次の３つを簡略して一緒に指定できる。
@@ -760,7 +760,7 @@ plot()
-
+
（注意点）
@@ -812,7 +812,7 @@ その他の「飾り付け」
-
+
最後に，図の大きさの指定方法を例を使って説明しよう。変更方法は簡単で，次の行をplt.plot()の上に付け加えるだけである。
@@ -839,7 +839,7 @@ その他の「飾り付け」
-
+
@@ -880,7 +880,7 @@ ヒストグラム
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -930,7 +930,7 @@ ヒストグラム
-
+
次に複数のデータを重ねてプロットする場合を考えよう。方法は簡単で，ライン・プロットと同じようにplt.hist()を続けてコードを書くだけである。まず平均4標準偏差2の正規分布からのランダム変数を用意しよう。
@@ -959,7 +959,7 @@ ヒストグラム
-
+
濃い赤の部分が重なっている部分となる。
@@ -989,7 +989,7 @@ ヒストグラム
-
+
@@ -1054,7 +1054,7 @@ コイントス
-[1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1]
+[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]
@@ -1067,7 +1067,7 @@ コイントス
-
この驚くべき結果は統計学の金字塔である。ではどこが金字塔なのだろうか。データ分析のためには標本を集める必要がある。例えば，大学生の１日の授業以外の勉強時間（単位は分）を考えてみよう。マイナス時間や24時間以上はあり得ないため，母集団の分布は正規分布ではないことは明らかである。標本の中には驚くほど勉強している人もいれば，アルバイトなどに追われ0分の学生も含まれるかも知れない。もしかすると，分布には複数のピークがあるかもしれない（例えば，0と60分）。いずれにしろ，母集団の分布は未知であるため，仮説検定は不可能のように感じられる。しかし中心極限定理は，超えることはできないように見える壁をいとも簡単に飛び越えさせてくれる。ランダム標本を集め，標本の大きさが十分に大きければ，標本平均は正規分布に従う（近似される）ため仮説検定が可能になるのだ。
@@ -1330,7 +1330,7 @@ 関数化#
-0.8944271909999157
+0.44721359549995837
@@ -1344,15 +1344,13 @@ 関数化#
-[-1.4142135623730951,
- 0.0,
- -1.4142135623730951,
- 0.0,
- 0.0,
+[0.0,
-1.4142135623730951,
-1.4142135623730951,
+ 0.0,
-1.4142135623730951,
1.4142135623730951,
+ 0.0,
-1.4142135623730951,
0.0,
0.0,
@@ -1360,10 +1358,12 @@ 関数化#
@@ -1457,7 +1457,7 @@ ヒストグラムのプロット標準化平均の重複しない値の数（x軸）：2
-
+
＜コードの説明＞
@@ -1540,11 +1540,11 @@ n=1標準化平均の重複しない値の数（x軸）：2
-
+
標準化平均の重複しない値の数（x軸）：2
-
+
Nが小さい（10）とランダムな影響が強く現れるが，大きくなると（10000）大数の法則によって-1と1の割合は0.5に近づいている。一方で，Nが大きくなっても，分布は標準正規分布とは大きく異なっている。
@@ -1562,11 +1562,11 @@ n=2標準化平均の重複しない値の数（x軸）：3
-
+
標準化平均の重複しない値の数（x軸）：3
-
+
Nが大きくなると，大数の法則によって左右対称の分布となっている。しかし，依然として標準正規分布とは異なっている。
@@ -1584,11 +1584,11 @@ n=12標準化平均の重複しない値の数（x軸）：7
-
-標準化平均の重複しない値の数（x軸）：12
+
+標準化平均の重複しない値の数（x軸）：13
-
+
Nが小さいとランダムな要素が際立ち明確ではないが，n増加すると標準正規分布に近づいていることが分かる。
@@ -1603,14 +1603,14 @@ n=64
-標準化平均の重複しない値の数（x軸）：18
+標準化平均の重複しない値の数（x軸）：19
-
+
標準化平均の重複しない値の数（x軸）：31
-
+
標準正規分布に大きく近づいたことが確認できる。
@@ -1651,10 +1651,10 @@ n=1000
-標準化平均の重複しない値の数（x軸）：104
+標準化平均の重複しない値の数（x軸）：107
-
+
diff --git a/3_Pandas.html b/3_Pandas.html
index 962c58c..94597ef 100644
--- a/3_Pandas.html
+++ b/3_Pandas.html
@@ -7024,7 +7024,7 @@ ステップ１：グループ化する列を指定
-<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x1143f7110>
+<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x119d462d0>
@@ -7045,7 +7045,7 @@ ステップ２：グループ計算したい列を指定
-<pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x1143f6030>
+<pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x119d470e0>
diff --git a/4_matplotlib.html b/4_matplotlib.html
index eefde08..b9040cb 100644
--- a/4_matplotlib.html
+++ b/4_matplotlib.html
@@ -614,10 +614,10 @@ array
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x103fb8c80>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1140334a0>]
-
+
２行目にmarker='o'が追加されているが，「●」を表示するために使っている。このような引数の使い方は後で詳しく説明するので，ここでは気にしないで読み進めて欲しい。
@@ -639,10 +639,10 @@ array
-[<matplotlib.lines.Line2D at 0x11a8b74a0>]
+[<matplotlib.lines.Line2D at 0x11411cc50>]
-
+
より\(y=x^2\)の図に近づいたことがわかる。
@@ -672,7 +672,7 @@ array
-
+
それぞれのax.plot()を「軸axにデータの組み合わせをプロットする」と読めば理解しやすいと思う。また同じようなコードが続いているので，次のようにforループを使うことより短いコードで同じ図を表示することができる。
@@ -688,7 +688,7 @@ array
-
+
@@ -780,7 +780,7 @@ DataFrame
-
+
横軸にX，縦軸にY0，Y1，Y2をプロットしてみる。
@@ -795,7 +795,7 @@ DataFrame
-
+
引数の書き方１の簡略形として，横軸の変数を省略できることを紹介した。その場合はどうなるかを考えてみよう。
@@ -808,7 +808,7 @@ DataFrame
-
+
上の図との違いは横軸の値である。この場合，横軸にdf0の行インデックスが自動的に使われている。
@@ -829,7 +829,7 @@ 同じDataFrame
-
+
変数Y1とY2も同じ軸axにプロットしてみよう。
@@ -844,7 +844,7 @@ 同じDataFrame
-
+
@@ -866,7 +866,7 @@ 同じDataFrame
-
+
行インデックスが横軸の値として使われている。
@@ -952,7 +952,7 @@ 異なるDataFr
-
+
@@ -1043,7 +1043,7 @@ subplots()
-
+
@@ -1088,7 +1088,7 @@ plot()
-
+
引数をいちいち書くのが面倒な場合、次の３つを簡略して一緒に指定できる。
@@ -1113,7 +1113,7 @@ plot()
-
+
（注意点）
@@ -1166,7 +1166,7 @@ ax
-
+
@@ -1199,7 +1199,7 @@ 図を並べる
-
+
６つの軸が表示されているが、それらはaxに割り当てられている。axを表示してみよう。
@@ -1253,7 +1253,7 @@ 図を並べる
-
+
横軸と縦軸を共有するには次のようにする。
@@ -1271,7 +1271,7 @@ 図を並べる
-
+
axのメソッド（例えば、軸のタイトル）はそれぞれ設定することができる。
@@ -1305,7 +1305,7 @@ 図を並べる
-
+
@@ -1325,7 +1325,7 @@ ２軸グラフ
-
+
コードの説明
@@ -1358,7 +1358,7 @@ ２軸グラフ
-
+
コードの説明
@@ -1407,7 +1407,7 @@ japanize_matplo
-
+
@@ -1455,7 +1455,7 @@ フォントを指定する
-
+
@@ -1587,7 +1587,7 @@ 投資関数
-
+
この図に次の「飾り付け」をしてみよう。
@@ -1789,7 +1789,7 @@ 将来価値
-
+
ax.plot()が続いているので、forループを使う事を推奨する。
@@ -1806,7 +1806,7 @@ 将来価値
-
+
（１）のdf_future.columnsについて説明すると、.columnsはデータ・フレームdf_futureの属性であり列ラベルを返す。
@@ -1854,7 +1854,7 @@ 散布図#
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1891,7 +1891,7 @@ 散布図#
-
+
XとZの散布図を加えてタイトルなども付け加えてみよう。
@@ -1917,7 +1917,7 @@ 散布図#
-
+
@@ -1947,7 +1947,7 @@ ヒストグラム
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1990,7 +1990,7 @@ ヒストグラム
-
+
次に複数のデータを並べてプロットする場合を考えよう。方法は簡単で，異なるデータをリストとして指定すれば良い。
@@ -2009,7 +2009,7 @@ ヒストグラム
-
+
上のコードに引数stacked=Trueを加えると，柱を重ねて表示される。試してみよう。またax.hist()を２回使うと，２つのヒストグラムを重ねて表示することができる。この場合，引数alphaの値を調整すると良いだろう。
@@ -2035,7 +2035,7 @@ ヒストグラム
-
+
濃い赤の部分が重なっている部分となる。
@@ -2071,7 +2071,7 @@ 縦線・横線
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -2115,7 +2115,7 @@ 縦線・横線
-
+
@@ -2214,7 +2214,7 @@ 棒グラフ
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -2256,7 +2256,7 @@ 棒グラフ
-
+
ax.tick_params()は縦軸と横軸の文字の大きさを調節している。
@@ -2272,7 +2272,7 @@ 棒グラフ
-
+
縦軸を確認するとわかるが，まず消費（con）の棒がプロットされ，それに投資（ivn）の棒が重ねてプロットされている。これは引数base（縦軸における棒の基点）がデフォルトの0に設定されており，消費も投資も0から始まっているためである。この点を踏まえ，棒を積み上げる場合を考えよう。その場合，投資のbaseは消費の高さになる必要がある。また政府支出を積み上げる場合は，積み上がった消費の高さが政府支出の基点になる必要がある。純輸出を積み上げる場合も同様に考える必要がある。この点に注意して棒を積み上げるには次のようなコードとなる。
@@ -2301,7 +2301,7 @@ 棒グラフ
-
+
(1)〜(2)で棒の基点となる値をDataFrameとして計算し，それを(5)で使っている。(3)〜(4)行目はforループに使うイタラブルを作成している。また(6)では列gdpのライン・プロットを追加している。コードを見るとわかるように，少々複雑である。よりシンプルなコードで同じ図を描きたい場合は，ここで説明しているDataFrameのメソッドplot()を参考にすると良いだろう。その方法では(1)〜(2)を自動計算するため引数baseの値を考える必要がない。
@@ -2335,7 +2335,7 @@ 棒グラフ
-
+
簡単にコードを説明する。
diff --git a/5_pandas_plot.html b/5_pandas_plot.html
index 5365d06..a75e833 100644
--- a/5_pandas_plot.html
+++ b/5_pandas_plot.html
@@ -480,8 +480,8 @@ Contents
説明#
-import pandas as pd
-import numpy as np
+import numpy as np
+import pandas as pd
import japanize_matplotlib
# 警告メッセージを非表示
@@ -573,7 +573,7 @@ DataFrame<Axes: xlabel='X'>
-
+
@@ -599,7 +599,7 @@ DataFrame<Axes: xlabel='X'>
-
+
上の例では引数xとyを指定したが，xを指定しない場合はどうなるか試してみよう。
@@ -611,7 +611,7 @@ DataFrame
-
+
縦軸はYだが，横軸には行インデックスが使われることになる。この場合，行インデックスがfloatとして表示されている。
@@ -624,7 +624,7 @@ DataFrame
-
+
縦軸には全ての列が使われ、横軸には行インデックスが使われている。
@@ -678,7 +678,7 @@ Series
-
+
横軸には行インデックスがfloatとして使われており，Seriesの場合，凡例は自動的には表示されない。
@@ -696,7 +696,7 @@
Series
-
+
Seriesの場合，連続してコードを書くと一つの図に表示することができる。この特徴は，次に説明する「飾り付け」を各データ毎別々に設定する際に便利な機能と感じる人もいるだろう。
@@ -763,7 +763,7 @@ 基本的な引数
-
+
@@ -828,7 +828,7 @@ 基本的な引数
-
+
@@ -844,7 +844,7 @@ 「軸」を指定してプロットする場合
-
+
@@ -872,7 +872,7 @@ 「軸」を指定してプロットする場合
-
+
また上のコードの最後に次の行を付け加えている。
@@ -895,7 +895,7 @@ 図を並べる
-
+
図を横に並べるにはlayout=(1,2)を付け加える。layoutは図の配置を行列のように考えて指定し、1は行の数であり、2は列の数。
@@ -910,7 +910,7 @@ 図を並べる
-
+
図を並べる際も引数xを省略すると，横軸には行インデックスが使われることになる。
@@ -926,7 +926,7 @@ ２軸グラフ
-
+
別々の飾り付けをする場合は次のようにすると良いだろう。
@@ -945,7 +945,7 @@ ２軸グラフ
-
+
上のコードとの主な違い：
@@ -985,7 +985,7 @@ japanize_matplo
-
+
@@ -1037,7 +1037,7 @@ フォントを指定する
-
+
@@ -1179,7 +1179,7 @@ 投資関数
-
+
@@ -1371,7 +1371,7 @@ 将来価値
-
+
@@ -1380,82 +1380,105 @@ 将来価値
その他のプロット#
種類#
-メソッド.plot()には様々な引数が用意されているが，その中にkindがある。次を文字列として指定すると様々な種類のプロットが可能となる。
+2つの書き方が準備されている。
+
+次のような書き方となるメソッドを使う。
+.plot.xxxx()
+
+
+
+ここで`xxxx`は、プロットの種類を表す。
+メソッド.plot()の引数kindに文字列としてプロットの種類を指定する。
+この2つの方法は同じプロットを表示することなる。
+まず，各プロットについての箇条書きでまとめた後，実際にデータを使いプロットについて説明することにする。
-line：ライン・プロット
+ライン・プロット
-デフォルトの値であり，上で説明した直線・曲線のプロットとなる。
.plot()は.plot.line()と同じでもある。
上で説明した直線・曲線のプロット。
書き方１：.plot.line()は.plot()と同じ。
書き方２：.plot(kind='line')の'line'はデフォルトの値。
bar：縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
+散布図（DataFrameのみ）
barh：横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
+ヒストグラム（連続変数に使う）
hist：ヒストグラム（連続変数に使う）
+カーネル密度推定プロット
box：ボックスプロット
+縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
kde：カーネル密度推定プロット
+横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）
density：kdeと同じ
area：エリア・プロット
+ボックスプロット
pie：パイチャート
+エリア・プロット
scatter：散布図（DataFrameのみ）
+パイチャート
hexbin： : 六角形プロット（DataFrameのみ）
+六角形プロット（DataFrameのみ）
-.plot(kind='hexbin')は.plot.hexbin()と同じでもある。
書き方１：.plot.hexbin()
書き方２：.plot(kind='hexbin')
上で説明したライン・プロットの引数は他のプロットと共通のものが多いが，それぞれ独自の引数もある。
-以下では散布図，ヒストグラム，カーネル密度推定プロット，棒グラフについて説明する。
-説明には次のコードで生成するDataFrameを使う。列XとYには標準正規分布（平均0，標準偏差1）から生成した100個のランダム変数が含まれている。Zには正規分布（平均2，標準偏差1）から抽出した100個のランダム変数が格納されている。
+以下では散布図，ヒストグラム，カーネル密度推定プロット，棒グラフについて説明する。
+加えて，縦線と横線を表示する方法も紹介する。
+説明には次のコードで生成するDataFrameを使う。列XとYには標準正規分布（平均0，標準偏差1）から生成した100個のランダム変数が含まれている。Zには正規分布（平均2，標準偏差1）から抽出した100個のランダム変数が格納されている。
-df1 = pd.DataFrame({'X':np.random.normal(size=100),
- 'Y':np.random.normal(size=100),
- 'Z':np.random.normal(loc=2, size=100)})
+rng = np.random.default_rng()
+df1 = pd.DataFrame({'X':rng.normal(size=100),
+ 'Y':rng.normal(size=100),
+ 'Z':rng.normal(loc=2, size=100)})
@@ -1465,7 +1488,11 @@ 種類#<
散布図#
散布図をプロットする場合は次の構文となる。
-df1.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='scatter')
+＜書き方１＞
+df1.plot.scatter(x='列ラベル', y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df1.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='scatter')
@@ -1475,13 +1502,13 @@ 散布図#列XとYを使ってプロットしてみよう。
-df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter')
+df1.plot.scatter(x='X', y='Y')
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1515,45 +1542,49 @@ 散布図#
-df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',
- title='タイトルです',
- color='red',
- marker='^',
- s=100,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- # legend=False,
- label='Y',
- grid=True
- )
+df1.plot.scatter(x='X', y='Y',
+ title='タイトルです',
+ color='red',
+ marker='^',
+ s=100,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ # legend=False,
+ label='Yの判例',
+ grid=True
+ )
pass
-
+
この図ではタイトルと横軸・縦軸ラベルの大きさが調整できていないが，上で説明したタイトルとラベルのサイズの調整のコードと共通なので，そちらを参照しよう。
またライン・プロットと同じように引数axを使うことにより，複数の散布図を重ねてプロットできる。次のコードはXとY，そしてXとZの散布図を同じ「軸」に表示している。
-ax_ = df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',label='Yのデータ')
-df1.plot(x='X', y='Z', kind='scatter',
+ax_ = df1.plot.scatter(x='X', y='Y', label='Yのデータ')
+df1.plot.scatter(x='X', y='Z',
color='red', marker='^', label='Zのデータ', ax=ax_)
pass
-
+
ヒストグラム#
ヒストグラムは次の構文となる。
-df1.plot(y='列ラベル', kind='hist')
+＜書き方１＞
+df1.plot.hist(y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df1.plot(y='列ラベル', kind='hist')
@@ -1562,13 +1593,13 @@ ヒストグラム
-df1.plot(y='Y', kind='hist')
+df1.plot.hist(y='Y')
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1610,61 +1641,58 @@ ヒストグラムXのヒストグラムをプロットしてみよう。
-df1.plot(y='Y',
- kind='hist',
- bins=20,
- title='タイトルです',
- color='red',
- ec='white',
- alpha=0.5,
- density=True,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- legend=True,
- label='Xの凡例',
- grid=True
- )
+df1.plot.hist(y='Y',
+ bins=20,
+ title='タイトルです',
+ color='red',
+ ec='white',
+ alpha=0.5,
+ density=True,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ legend=True,
+ label='Xの凡例',
+ grid=True
+ )
pass
-
+
この図ではタイトルと横軸・縦軸ラベルの大きさが調整できていないが，上で説明したタイトルとラベルのサイズの調整のコードと共通なのでそちらを参照しよう。
次に複数のデータを重ねてプロットする場合を考えよう。ここで役に立つ引数がalphaである。
-df1.plot(y=['Y','Z'],
- kind='hist',
- bins=30,
- color=['r','k'],
- edgecolor='k',
- alpha=0.4)
+df1.plot.hist(y=['Y','Z'],
+ bins=30,
+ color=['r','k'],
+ edgecolor='k',
+ alpha=0.4)
pass
-
+
濃い部分が重なっている部分となる。また柱を積み上げて表示するにはstacked=True（デフォルトはFalse）を使う。
-df1.plot(y=['Y','Z'],
- kind='hist',
- bins=30,
- color=['r','k'],
- edgecolor='white',
- stacked=True)
+df1.plot.hist(y=['Y','Z'],
+ bins=30,
+ color=['r','k'],
+ edgecolor='white',
+ stacked=True)
pass
-
+
赤の上に黒が積み上げられている。
@@ -1673,7 +1701,11 @@ ヒストグラムカーネル密度推定プロット#
ヒストグラムは縦軸に度数，横軸に階級を取ったグラフだが，関連する手法にカーネル密度推定と呼ばれるものがある。考え方は簡単で，上のようなヒストグラムのデータに基づき面積が１になるようにスムーズな分布を推定する手法である。ヒストグラムとカーネル密度関数を重ねてプロットすることもできる。
次の構文となる。
-df1.plot(y='列ラベル', kind='kde')
+＜書き方１＞
+df1.plot.kde(y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df1.plot(y='列ラベル', kind='kde')
@@ -1683,13 +1715,13 @@ ヒストグラムdf1にある全ての列がヒストグラムとして重ねて表示される。特定の列だけを使う場合は列を選択してplot()を使う。
-df1.plot(y=['X','Z'], kind='kde')
+df1.plot.kde(y=['X','Z'])
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1725,48 +1757,43 @@ ヒストグラムXをプロットしてみる。
-df1.plot(y='X',
- kind='kde',
- title='タイトルです',
- linewidth=5,
- linestyle='-.',
- color='red',
- alpha=0.5,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- legend=True,
- label='Xの凡例',
- grid=True
- )
+df1.plot.kde(y='X',
+ title='タイトルです',
+ linewidth=5,
+ linestyle='-.',
+ color='red',
+ alpha=0.5,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ legend=True,
+ label='Xの凡例',
+ grid=True
+ )
pass
-
+
この図ではタイトルと横軸・縦軸ラベルの大きさが調整できていないが，上で説明したタイトルとラベルのサイズの調整のコードと共通なのでそちらを参照しよう。
次にヒストグラムとカーネル密度推定プロットを重ねて図示してみる。ここで重要な点がヒストグラムに引数density=Trueを設定することである。これがないと縦軸の単位が異なり上手く表示できない。
-ax_ = df1.plot(y='X',
- kind='hist',
- label='Xのヒストグラム',
- density=True,
- )
-df1.plot(y='X',
- kind='kde',
- label='XのKDE',
- ax=ax_,
- )
+ax_ = df1.plot.hist(y='X',
+ label='Xのヒストグラム',
+ density=True)
+df1.plot.kde(y='X',
+ label='XのKDE',
+ ax=ax_)
ax_.legend()
pass
-
+
@@ -1778,20 +1805,22 @@ 縦線・横線ax_.axvline(＜横軸の値＞)
-ここでaxvlineのaxはAXis，vはVertical，lineはLINEのことを表している。
+
+ ここで`axvline`の`ax`はAXis，`v`はVertical，`line`はLINEのことを表している。
横線の場合
ax_.axhline(＜縦軸の値＞)
-ここでaxhlineのaxはAXis，hはHorizontal，lineはLINEのことを表している。
+
+ ここで`axhline`の`ax`はAXis，`h`はHorizontal，`line`はLINEのことを表している。
ここでax_は.plot()で返された「軸」のことである。
Yのヒストグラムを使ってプロットしてみよう。
-ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)
+ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)
ax_.axvline(0)
ax_.axhline(10)
pass
@@ -1799,7 +1828,7 @@ 縦線・横線
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1823,7 +1852,7 @@ 縦線・横線
-ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)
+ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)
ax_.axvline(0,
ymin=0.3,
ymax=0.95,
@@ -1843,22 +1872,18 @@ 縦線・横線
-
+
最後に上のヒストグラムとカーネル密度推定プロットに縦線を加えてみよう。
-ax_ = df1.plot(y='X',
- kind='hist',
- label='Xのヒストグラム',
- density=True,
- )
-df1.plot(y='X',
- kind='kde',
- label='XのKDE',
- ax=ax_,
- )
+ax_ = df1.plot.hist(y='X',
+ label='Xのヒストグラム',
+ density=True)
+df1.plot.kde(y='X',
+ label='XのKDE',
+ ax=ax_)
ax_.legend()
ax_.axvline(0, color='red')
pass
@@ -1866,7 +1891,7 @@ 縦線・横線
-
+
@@ -1895,7 +1920,11 @@ 縦線・横線netex：純輸出
このDataFrameを使って棒グラフの作成方法を説明するが，次の構文となる。
-df2.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='bar')
+＜書き方１＞
+df2.plot.bar(x='列ラベル', y='列ラベル')
+
+＜書き方２＞
+df2.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='bar')
@@ -1905,25 +1934,25 @@ 縦線・横線gdpの棒グラフを表示してみよう。
-df2.plot(x='country', y='gdp', kind='bar')
+df2.plot.bar(x='country', y='gdp')
pass
-
+
複数の棒（データ）を並べたい場合もあるだろう。その場合は引数yにリストを指定すれば表示できる。
-df2.plot(x='country', y=['gdp','con'], kind='bar')
+df2.plot.bar(x='country', y=['gdp','con'])
pass
-
+
＜基本的な引数＞
@@ -1961,33 +1990,32 @@ 縦線・横線
-df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'], kind='bar',
- color=['red','black','green','orange'],
- stacked=True,
- fontsize=20,
- figsize=(8,4),
- # legend=False,
- label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
- grid=True,
- rot=0
- )
+df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],
+ color=['red','black','green','orange'],
+ stacked=True,
+ fontsize=20,
+ figsize=(8,4),
+ # legend=False,
+ label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
+ grid=True,
+ rot=0
+ )
pass
-
+
次に，ライン・プロットを追加する例を考えてみよう。df2には列gdpがあり，それを表すライン・プロットを重ねることにしよう。
-ax_ = df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],
- kind='bar',
- stacked=True,
- fontsize=15,
- label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
- rot=0)
+ax_ = df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],
+ stacked=True,
+ fontsize=15,
+ label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],
+ rot=0)
df2.plot(x='country', y='gdp',
color='black',
@@ -2004,7 +2032,7 @@ 縦線・横線
-
+
棒の高さとGDPのマーカーの高さは同じであることがわかる。
diff --git a/7_SciPy_optimize.html b/7_SciPy_optimize.html
index d43464a..bb0af1f 100644
--- a/7_SciPy_optimize.html
+++ b/7_SciPy_optimize.html
@@ -568,7 +568,7 @@ 説明#
-
+
@@ -1101,7 +1101,7 @@ 45度線モデル
-
+
h0(y)関数は右上りとなっている。傾きを直感的に説明すると次のようになる。Yが増加すると，当たり前だが所得Yは線形的に増加する。一方で，計画支出の一部である消費も増加するが，aは0.5に設定されているため，増加分は逓減している。したがって，所得と計画支出の差は上昇することになる。
@@ -1218,7 +1218,7 @@ IS曲線の導出
-
+
@@ -1301,7 +1301,7 @@ ソロー・モデル
-
+
scipy.optimizeを使い定常状態\(k_*\)を計算してみよう。
@@ -1524,7 +1524,7 @@ 例２#<
-
+
まずmethodのデフォルトであるbrent法を使ってみよう。解が２つあるため、次のコードではPythonが選んだ解しか求めることができない。
@@ -1684,7 +1684,7 @@ ソロー・モデル：黄金律
-
+
次に一人当たり消費を最大化する貯蓄率を求めるために関数を定義する。
@@ -1919,7 +1919,7 @@ 労働供給問題
-
+
diff --git a/8_NumPy_random.html b/8_NumPy_random.html
index e412367..44ec4e3 100644
--- a/8_NumPy_random.html
+++ b/8_NumPy_random.html
@@ -504,8 +504,8 @@ 正規分布#
-array([5.26594443, 6.79181449, 8.51685508, 6.54288685, 2.69024287,
- 5.1187738 , 2.42702609, 4.24728175, 4.89657348, 4.56496067])
+array([7.13574601, 7.40223508, 6.31474448, 7.46896333, 4.16741588,
+ 4.6607463 , 3.65269756, 3.80192292, 1.81561464, 3.74062884])
@@ -519,7 +519,7 @@ 正規分布#
-array([-0.49316673, -0.08132057, -0.13044949, 0.94306677, -1.61591664])
+array([ 1.41604284, 0.36960447, -0.23715347, -0.43103177, 0.6478393 ])
@@ -543,7 +543,7 @@ 正規分布#
-
+
@@ -565,8 +565,8 @@ 一様分布#
-array([22.61527987, 8.8982722 , 26.61302401, 27.79409832, 10.25093787,
- 9.76350031, 7.6778009 , 13.43760145, 7.32369242, 8.77711023])
+array([11.02087587, 17.18984152, 19.2200042 , 19.21874555, 17.74347124,
+ 23.88623676, 11.60679047, 25.88985806, 21.39569144, 28.62993619])
@@ -579,7 +579,7 @@ 一様分布#
-array([0.55356232, 0.11394304, 0.0868039 , 0.60905756, 0.68518283])
+array([0.40644866, 0.33836321, 0.63267379, 0.32849525, 0.22308042])
@@ -603,7 +603,7 @@ 一様分布#
-
+
@@ -671,11 +671,11 @@ 多変量正規分布
-array([[-0.28356043, 7.51308301],
- [ 3.43295464, 5.25727885],
- [-0.30909972, 4.56181811],
- [ 0.51241328, 5.77944934],
- [ 3.0841326 , 7.18264707]])
+array([[ 1.5447333 , 3.83942546],
+ [ 2.3780146 , 8.08331879],
+ [-3.56009025, -0.36565531],
+ [ 2.62027724, 8.84200269],
+ [-1.1599095 , 0.77286693]])
@@ -694,11 +694,11 @@ 多変量正規分布
-array([[-0.83171683, 0.07111526],
- [-0.64245833, -0.45440814],
- [ 1.20459053, 0.81136661],
- [ 0.44232979, 0.73031332],
- [-1.35919 , -0.14084623]])
+array([[ 2.15750382, 2.02163342],
+ [ 0.80317366, 1.29336528],
+ [-0.46152041, 0.6829746 ],
+ [-0.53177552, -0.60533211],
+ [ 1.8130526 , 0.99571133]])
@@ -719,7 +719,7 @@ 多変量正規分布
-
+
XとYの共分散はm=0.8となっているため，正の相関が観測される。
@@ -731,7 +731,7 @@
多変量正規分布
-0.7951663788294997
+0.7909162598479937
@@ -761,7 +761,7 @@ 古い書き方
--0.8551894593733246
+0.8819822333713833
@@ -779,7 +779,7 @@ 古い書き方
-0.6513467826855587
+-0.41193195823143874
diff --git a/Gapminder.html b/Gapminder.html
index 35ddce2..b49e181 100644
--- a/Gapminder.html
+++ b/Gapminder.html
@@ -983,7 +983,7 @@ 観測値の数
-
+
変数別での観測値の数
@@ -1157,7 +1157,7 @@ 平均#
-
+
@@ -1941,7 +1941,7 @@ 図#
-
+
@@ -1964,7 +1964,7 @@ 3つの変数
-
+
@@ -2070,7 +2070,7 @@ 複数階層の
-
+
世界平均との比較
@@ -2099,7 +2099,7 @@ 複数階層の
-
+
diff --git a/Grade.html b/Grade.html
index 7cd94dd..c64ca98 100644
--- a/Grade.html
+++ b/Grade.html
@@ -2043,7 +2043,7 @@ 図示#<
-
+
方法２：plt.xticks()を使って
@@ -2071,7 +2071,7 @@ 図示#<
-
+
@@ -2329,7 +2329,7 @@ 図示#<
-
+
diff --git a/_images/f0bc3a9364da024b25333921678fe3fb607df2d60c11a049df54465c184bb326.png b/_images/0139fafb6f09ed1762c33d7f31953810ceb1f9f4cee996aecc7ce3111a03118e.png
similarity index 99%
rename from _images/f0bc3a9364da024b25333921678fe3fb607df2d60c11a049df54465c184bb326.png
rename to _images/0139fafb6f09ed1762c33d7f31953810ceb1f9f4cee996aecc7ce3111a03118e.png
index bcabf79..a8fe114 100644
Binary files a/_images/f0bc3a9364da024b25333921678fe3fb607df2d60c11a049df54465c184bb326.png and b/_images/0139fafb6f09ed1762c33d7f31953810ceb1f9f4cee996aecc7ce3111a03118e.png differ
diff --git a/_images/02b6e7f0b563624cc445f07b7c48307a24eb34ea53843e77f752b7162e9dafb7.png b/_images/02b6e7f0b563624cc445f07b7c48307a24eb34ea53843e77f752b7162e9dafb7.png
new file mode 100644
index 0000000..9b77359
Binary files /dev/null and b/_images/02b6e7f0b563624cc445f07b7c48307a24eb34ea53843e77f752b7162e9dafb7.png differ
diff --git a/_images/02b7d87e37bba8ca2915f63a1076613598fad0ae87ebceb3e71e661fab656426.png b/_images/02b7d87e37bba8ca2915f63a1076613598fad0ae87ebceb3e71e661fab656426.png
deleted file mode 100644
index f8e03de..0000000
Binary files a/_images/02b7d87e37bba8ca2915f63a1076613598fad0ae87ebceb3e71e661fab656426.png and /dev/null differ
diff --git a/_images/dc745e25edf71340f3697f190f00e7eaa2b7c63e4389f6a8784d737320a516af.png b/_images/04770cfb527fb5c497ca5e5b7b05912a74ef19bd01853307afcb420108b2a919.png
similarity index 97%
rename from _images/dc745e25edf71340f3697f190f00e7eaa2b7c63e4389f6a8784d737320a516af.png
rename to _images/04770cfb527fb5c497ca5e5b7b05912a74ef19bd01853307afcb420108b2a919.png
index 856f211..b60c5c5 100644
Binary files a/_images/dc745e25edf71340f3697f190f00e7eaa2b7c63e4389f6a8784d737320a516af.png and b/_images/04770cfb527fb5c497ca5e5b7b05912a74ef19bd01853307afcb420108b2a919.png differ
diff --git a/_images/04b5b3b5dcfba278909f8768bea6df7717315a11c6f5c966a238545975af577f.png b/_images/04b5b3b5dcfba278909f8768bea6df7717315a11c6f5c966a238545975af577f.png
deleted file mode 100644
index 7e7da19..0000000
Binary files a/_images/04b5b3b5dcfba278909f8768bea6df7717315a11c6f5c966a238545975af577f.png and /dev/null differ
diff --git a/_images/bdec3966b9cacc29e023d602d46046925543e5243797bf46f399d9c17fa8120c.png b/_images/04c2f93458de89410bdc1d957a0dc3fc96236b7d4845a8feeb0ba86b92f98c6c.png
similarity index 99%
rename from _images/bdec3966b9cacc29e023d602d46046925543e5243797bf46f399d9c17fa8120c.png
rename to _images/04c2f93458de89410bdc1d957a0dc3fc96236b7d4845a8feeb0ba86b92f98c6c.png
index 14f293b..cfdcfdf 100644
Binary files a/_images/bdec3966b9cacc29e023d602d46046925543e5243797bf46f399d9c17fa8120c.png and b/_images/04c2f93458de89410bdc1d957a0dc3fc96236b7d4845a8feeb0ba86b92f98c6c.png differ
diff --git a/_images/066034f28a37ee0b3fd0815816916f744f3cd2e3ccfb133e46760740a4a1bee6.png b/_images/066034f28a37ee0b3fd0815816916f744f3cd2e3ccfb133e46760740a4a1bee6.png
new file mode 100644
index 0000000..13a414b
Binary files /dev/null and b/_images/066034f28a37ee0b3fd0815816916f744f3cd2e3ccfb133e46760740a4a1bee6.png differ
diff --git a/_images/e68d37b9814116fad18413413b57a1f5a16bd80b768f594527b444bacfb13479.png b/_images/08d4cfbf39f5f49530849f5626917b885af9d7bd84716a07a59ca6308a39101d.png
similarity index 99%
rename from _images/e68d37b9814116fad18413413b57a1f5a16bd80b768f594527b444bacfb13479.png
rename to _images/08d4cfbf39f5f49530849f5626917b885af9d7bd84716a07a59ca6308a39101d.png
index 3f3e8c9..f45c51a 100644
Binary files a/_images/e68d37b9814116fad18413413b57a1f5a16bd80b768f594527b444bacfb13479.png and b/_images/08d4cfbf39f5f49530849f5626917b885af9d7bd84716a07a59ca6308a39101d.png differ
diff --git a/_images/09e24242cb79468fc6ef283be4086750c7a5c96671984f381ed1a12a7b4900f2.png b/_images/09e24242cb79468fc6ef283be4086750c7a5c96671984f381ed1a12a7b4900f2.png
deleted file mode 100644
index c54b506..0000000
Binary files a/_images/09e24242cb79468fc6ef283be4086750c7a5c96671984f381ed1a12a7b4900f2.png and /dev/null differ
diff --git a/_images/0a55fd9ba990231ee9f71aaec60de553201b0cc88d6cad29d944c707b244ed77.png b/_images/0a55fd9ba990231ee9f71aaec60de553201b0cc88d6cad29d944c707b244ed77.png
new file mode 100644
index 0000000..9567638
Binary files /dev/null and b/_images/0a55fd9ba990231ee9f71aaec60de553201b0cc88d6cad29d944c707b244ed77.png differ
diff --git a/_images/4ba85c3c59f7c6b70bf113a849813370fbf4f8a19626111a4cb620c6ed74807a.svg b/_images/0b8ab44ec459ad2872be56636cb5228393f89f73459f731fc54834c1b62ac897.svg
similarity index 98%
rename from _images/4ba85c3c59f7c6b70bf113a849813370fbf4f8a19626111a4cb620c6ed74807a.svg
rename to _images/0b8ab44ec459ad2872be56636cb5228393f89f73459f731fc54834c1b62ac897.svg
index 0b3331f..26961aa 100644
--- a/_images/4ba85c3c59f7c6b70bf113a849813370fbf4f8a19626111a4cb620c6ed74807a.svg
+++ b/_images/0b8ab44ec459ad2872be56636cb5228393f89f73459f731fc54834c1b62ac897.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:19.251252
+ 2024-08-19T13:22:11.007422
image/svg+xml
- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 97.994413 40.677734
L 98.28 40.68
L 134.28 40.68
z
-" clip-path="url(#p2674653a63)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#p9fc3f3c7dd)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -2542,7 +2542,7 @@ z
-
+
diff --git a/_images/99ec5a3302b06c8ea936f8c70c7539566faeff2255359f2238089ea6fe589d7e.svg b/_images/0c6190f053432e0ca7aa59e5e1d6b386839c5fe0a2e8b90001225190cd6aec1c.svg
similarity index 97%
rename from _images/99ec5a3302b06c8ea936f8c70c7539566faeff2255359f2238089ea6fe589d7e.svg
rename to _images/0c6190f053432e0ca7aa59e5e1d6b386839c5fe0a2e8b90001225190cd6aec1c.svg
index 27cd64d..56e5efc 100644
--- a/_images/99ec5a3302b06c8ea936f8c70c7539566faeff2255359f2238089ea6fe589d7e.svg
+++ b/_images/0c6190f053432e0ca7aa59e5e1d6b386839c5fe0a2e8b90001225190cd6aec1c.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:18.633124
+ 2024-08-19T13:22:10.287860
image/svg+xml
- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 61.994413 40.677734
L 62.28 40.68
L 98.28 40.68
z
-" clip-path="url(#pa5b5dbbf86)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#p4dd1dbf02a)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -2122,7 +2122,7 @@ z
-
+
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index 0000000..a0d531a
Binary files /dev/null and b/_images/38018e36d58e6b7c334559ba4f92acaf5aa8fffdf27cb79237668b8a87c41d85.png differ
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index 88151bb..0000000
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index d43a0d8..971ade2 100644
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index 0fc10f2..f9864fa 100644
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index 09d968b..0000000
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similarity index 96%
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index 880e113..4079fcd 100644
Binary files a/_images/17ac685779c78e8bdf74acea26502bbfef0f4bf5e96939eab56aa7e6982f8a59.png and b/_images/40f03fc982a17c803f4525dd9a01b87ad1987f35b46d7f221cb36339576f6136.png differ
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index e4d94b9..1bdf889 100644
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index 8f169c6..aac724a 100644
Binary files a/_images/83e1c53f6559553fed60c713acfb081800b424905104d443e7e324243bc069de.png and b/_images/443fdd7137a21bad8ee4142ce3783a5d0f6b18a35764960347a11c53d6d78b07.png differ
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index 50cec0a..67a81e0 100644
Binary files a/_images/64573dd06b058e78af8332604226461e884f4fbffd9a3d3f75aeada4bcca562a.png and b/_images/465ec67415017fcfaa42cc453c60c47be8b02981a1281290407134367379685b.png differ
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deleted file mode 100644
index bb89d74..0000000
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index 2f19a51..0000000
Binary files a/_images/47453e3c65c1f83566f77ac4bd51de9eb288498d2f763301bbd37c7dd3d2b183.png and /dev/null differ
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Binary files a/_images/47ea342768d2006b233f1e87c5d1e46d651aa9ba36ad143fd655ce11e2700c26.png and /dev/null differ
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index 269ea96..c678890 100644
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- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
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index 439d742..65c73a1 100644
--- a/_images/9d46d01c9d94bbe10f2ac7880699968474601c3dca5d64a494a0e78243b332a3.svg
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- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
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index 1acf336..39c5a36 100644
Binary files a/_images/0575eeaabccd9846256911c92c5d139d59db25719e670a77a0ec4ce0a33c8add.png and b/_images/52f336be8e0a2742930ae266a41c5da63a7a10d63e3a8a2f73fe5f2d707c56d1.png differ
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index 7451b52..e9ea417 100644
Binary files a/_images/bd657c8dfd095a44fb64a03980af8a582dae8a0d954a933748bbddd9e2a92ef4.png and b/_images/5349bf2f7d3cf8c2dd442068a4c834d8f43d28c70981c3d1e4500f212506e0fc.png differ
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deleted file mode 100644
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index a3e71ef..0000000
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index 3f22286..7d08faf 100644
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index 64458a4..0000000
Binary files a/_images/6d31d1448b97a614c78fb4455d61b09a3f4b4f1e132638a0ba3ff8351f6cc807.png and /dev/null differ
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index b416a60..8e1cff5 100644
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index 08abef1..0000000
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index f277624..10c3472 100644
Binary files a/_images/ada76d3e17ce16265e4ade4e9628cf7eca8400015c7e251f91595add0b6b2442.png and b/_images/83b3d9a4889219dbeb6bacda4577d63a06978dc1c5e50ac34e798ebfe5858d00.png differ
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index dec19de..0000000
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index 683483e..be1f156 100644
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index 40cb5a2..3a189ef 100644
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index ec77e27..6fe78dc 100644
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index 152c663..a41177f 100644
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deleted file mode 100644
index 128b911..0000000
Binary files a/_images/8da7e3c20657149b402f57f43b079543bd7368e46b1ac5cfb0016d46f2317a14.png and /dev/null differ
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index 433fe66..783225c 100644
Binary files a/_images/8e681f7246194eff418cc5a342bd6773c359f387d65356fd7b68501d7fa784f0.png and b/_images/8dd52978a36a5bef1cb040c7921562f45672c5691077affe1080a51de6109b70.png differ
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index b1b27a9..0000000
Binary files a/_images/8e1c3f7c18e7e6a50e93278b55e8fbd15eee4914cb9d711f9f5473a8a8c25be0.png and /dev/null differ
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index d6717d6..a10522d 100644
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index 669bf6f..5bcea8e 100644
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index 8687ba2..0000000
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index 212945f..68f565f 100644
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index 1e58f3b..474f3ff 100644
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index 1a3385d..7e05733 100644
Binary files a/_images/c4a2c19b20b5d58a10286ceaa8807d2c75c6d1c97050a3db5022aae842d00ec8.png and b/_images/b83fab05cebdff117951fa77368f7d67561a0113ec135b94d266e65762744126.png differ
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index 69b0026..dbb631d 100644
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Binary files /dev/null and b/_images/bc9b7f5e0dda468a1a2f0716a9c635bab7c06e39addd7bb51f4f36b96744f4a4.png differ
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index 2d742d2..0000000
Binary files a/_images/bd94f394dea9015f3f9442f09416b3ca55b6c5164dd14e271ca0e5d24c4b0e9b.png and /dev/null differ
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index 0000000..d6825c1
Binary files /dev/null and b/_images/e2d5d2754e7be52311d369a58a62adee05d1ca736999f4bb9d745dc288c8f66c.png differ
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similarity index 99%
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index 7e9f854..4da9d65 100644
Binary files a/_images/d7d4c12d93dcace7bc68c66789b71c766b69b69f46e928829c49ab6ee81378c9.png and b/_images/e6d4f2626e1504e1ec3790109f3857e5fc46048b5e5b83e671eaed3595e71525.png differ
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similarity index 98%
rename from _images/ef2eff65a3647bba0ae2d683c2edbaedb61ee03aaef4c64530e72efd0c58714d.png
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index 766fdbf..75e75ef 100644
Binary files a/_images/ef2eff65a3647bba0ae2d683c2edbaedb61ee03aaef4c64530e72efd0c58714d.png and b/_images/e8601f7b61d2498d2ab17859358172521632c8ee7402909eac35664d28a29563.png differ
diff --git a/_images/3e0992f2547a8bdb9855085f22301277c629510653d2c8431a076e7178bc13e2.svg b/_images/eb9e2ce00e54c7cd2f4b7476fc8cfe0f8a35bbd8cde0ffd94d641d60b177866a.svg
similarity index 97%
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index e28ced7..1a940d7 100644
--- a/_images/3e0992f2547a8bdb9855085f22301277c629510653d2c8431a076e7178bc13e2.svg
+++ b/_images/eb9e2ce00e54c7cd2f4b7476fc8cfe0f8a35bbd8cde0ffd94d641d60b177866a.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
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+ 2024-08-19T13:22:10.386414
image/svg+xml
- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 40.394413 40.677734
L 40.68 40.68
L 76.68 40.68
z
-" clip-path="url(#p47d58792bb)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#p43da7ccf80)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -2076,7 +2076,7 @@ z
-
+
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deleted file mode 100644
index 418f047..0000000
Binary files a/_images/ec5c5662922a4d1d08ad47ec0d8d2cff915ea5fe2a7859bdc7c94461a0e89759.png and /dev/null differ
diff --git a/_images/ab8146442df357528010f33d4efb75757bd9e4a0453af851bad4499c63b4ffb6.png b/_images/f0cc3d7a9eae7e08ea5d3e7d8740a5f8b9d971d1a09fa7193edbeb01296e0637.png
similarity index 97%
rename from _images/ab8146442df357528010f33d4efb75757bd9e4a0453af851bad4499c63b4ffb6.png
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index f1c8b74..0880124 100644
Binary files a/_images/ab8146442df357528010f33d4efb75757bd9e4a0453af851bad4499c63b4ffb6.png and b/_images/f0cc3d7a9eae7e08ea5d3e7d8740a5f8b9d971d1a09fa7193edbeb01296e0637.png differ
diff --git a/_images/1f7ad1e393ebd9aea4dd2d32f57fc897a989562771d8ad484e4d89aa21c1ed70.svg b/_images/f1b992164c056404c75b9630ed0ee04a52acf1c775444ee238b0dc7061f1bade.svg
similarity index 97%
rename from _images/1f7ad1e393ebd9aea4dd2d32f57fc897a989562771d8ad484e4d89aa21c1ed70.svg
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index 89931f1..5dd4773 100644
--- a/_images/1f7ad1e393ebd9aea4dd2d32f57fc897a989562771d8ad484e4d89aa21c1ed70.svg
+++ b/_images/f1b992164c056404c75b9630ed0ee04a52acf1c775444ee238b0dc7061f1bade.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:19.024248
+ 2024-08-19T13:22:10.724005
image/svg+xml
- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 49.394413 40.677734
L 49.68 40.68
L 85.68 40.68
z
-" clip-path="url(#pc5072bcb2c)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#pdf6d997ee5)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -2279,7 +2279,7 @@ z
-
+
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similarity index 96%
rename from _images/23ea40ef8e867fb4d422e3879d960c2741ea3b9bab666050e814643db73c999e.svg
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index fc19da0..2b1a995 100644
--- a/_images/23ea40ef8e867fb4d422e3879d960c2741ea3b9bab666050e814643db73c999e.svg
+++ b/_images/f4dfbc73f07d8fc5fd26f54e2d129b96ebad6e863079a53d0044654b6f1a2490.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:19.614331
+ 2024-08-19T13:22:11.418763
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- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 99.794413 40.677734
L 100.08 40.68
L 136.08 40.68
z
-" clip-path="url(#pa44b81cc4e)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#p68910a120e)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -1588,7 +1588,7 @@ z
-
+
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similarity index 99%
rename from _images/0a885b13a95065484a04193dd419bb473d38d4ec4b70aaf9702f6cfcf5651717.png
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index efcf2ed..ee565a6 100644
Binary files a/_images/0a885b13a95065484a04193dd419bb473d38d4ec4b70aaf9702f6cfcf5651717.png and b/_images/fb4e1a4f17ea141b989b613af7965cc01f1bd213afc54f82c64042ceaf457ea2.png differ
diff --git a/_images/fbf6f36a359a5c9a2039c6d1371d80b399c6f3c55e5233724e4bc912a2176592.png b/_images/fbf6f36a359a5c9a2039c6d1371d80b399c6f3c55e5233724e4bc912a2176592.png
new file mode 100644
index 0000000..e7543b8
Binary files /dev/null and b/_images/fbf6f36a359a5c9a2039c6d1371d80b399c6f3c55e5233724e4bc912a2176592.png differ
diff --git a/_images/46f5596c19700b85757c01a5dc7f7fe26a5d51eb04721f3bb262919e1cabd266.svg b/_images/fe6a3b5fb40b2e20c6d9d8ad3f9aadbbdec4e1770ed3f0c02527603bbe216341.svg
similarity index 97%
rename from _images/46f5596c19700b85757c01a5dc7f7fe26a5d51eb04721f3bb262919e1cabd266.svg
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index b673752..3b54f8a 100644
--- a/_images/46f5596c19700b85757c01a5dc7f7fe26a5d51eb04721f3bb262919e1cabd266.svg
+++ b/_images/fe6a3b5fb40b2e20c6d9d8ad3f9aadbbdec4e1770ed3f0c02527603bbe216341.svg
@@ -6,11 +6,11 @@
2024-08-09T04:44:19.738947
+ 2024-08-19T13:22:11.569591
image/svg+xml
- Matplotlib v3.9.1.post1, https://matplotlib.org/
+ Matplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
@@ -432,7 +432,7 @@ L 76.394413 40.677734
L 76.68 40.68
L 112.68 40.68
z
-" clip-path="url(#p65833f7296)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
+" clip-path="url(#p3adbf1fcc2)" style="fill: none; stroke: #000000; stroke-linecap: round"/>
@@ -1396,7 +1396,7 @@ z
-
+
diff --git a/_images/d5fd4a4aa8456d7448a9dc73fe0c583c4c585e660059de6788fa223328342d21.png b/_images/fe7245d14d379049216ac50d99ca906b344c8ddaaa69612755736dfb443002a6.png
similarity index 97%
rename from _images/d5fd4a4aa8456d7448a9dc73fe0c583c4c585e660059de6788fa223328342d21.png
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index 54011d6..c985cc9 100644
Binary files a/_images/d5fd4a4aa8456d7448a9dc73fe0c583c4c585e660059de6788fa223328342d21.png and b/_images/fe7245d14d379049216ac50d99ca906b344c8ddaaa69612755736dfb443002a6.png differ
diff --git a/_images/ff1aff3f44cd4b24f76745ffab8ec8fc3b8d4b0f690cbb76cd042a7eb240dff0.png b/_images/ff1aff3f44cd4b24f76745ffab8ec8fc3b8d4b0f690cbb76cd042a7eb240dff0.png
new file mode 100644
index 0000000..0d02f0d
Binary files /dev/null and b/_images/ff1aff3f44cd4b24f76745ffab8ec8fc3b8d4b0f690cbb76cd042a7eb240dff0.png differ
diff --git a/_sources/0_Preparations.ipynb b/_sources/0_Preparations.ipynb
index 10034b8..141f4cf 100644
--- a/_sources/0_Preparations.ipynb
+++ b/_sources/0_Preparations.ipynb
@@ -2,7 +2,7 @@
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
- "id": "d2169966",
+ "id": "a419c5a7",
"metadata": {},
"source": [
"# ツールのインストールと説明\n",
diff --git a/_sources/5_pandas_plot.ipynb b/_sources/5_pandas_plot.ipynb
index ea74a78..275197d 100644
--- a/_sources/5_pandas_plot.ipynb
+++ b/_sources/5_pandas_plot.ipynb
@@ -35,8 +35,8 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "import pandas as pd\n",
"import numpy as np\n",
+ "import pandas as pd\n",
"import japanize_matplotlib\n",
"\n",
"# 警告メッセージを非表示\n",
@@ -1126,7 +1126,8 @@
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
- "heading_collapsed": true
+ "heading_collapsed": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true
},
"source": [
"## その他のプロット"
@@ -1145,45 +1146,69 @@
},
{
"cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "hidden": true
- },
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "`2`つの書き方が準備されている。\n",
+ "1. 次のような書き方となるメソッドを使う。\n",
+ "\n",
+ " ```\n",
+ " .plot.xxxx()\n",
+ " ```\n",
+ "
\n",
+ " ここで`xxxx`は、プロットの種類を表す。\n",
+ "2. メソッド`.plot()`の引数`kind`に文字列としてプロットの種類を指定する。\n",
+ "\n",
+ "この`2`つの方法は同じプロットを表示することなる。\n",
+ "まず，各プロットについての箇条書きでまとめた後，実際にデータを使いプロットについて説明することにする。"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
"source": [
- "メソッド`.plot()`には様々な引数が用意されているが，その中に`kind`がある。次を文字列として指定すると様々な種類のプロットが可能となる。\n",
- "* `line`：ライン・プロット\n",
- " * デフォルトの値であり，上で説明した直線・曲線のプロットとなる。\n",
- " * `.plot()`は`.plot.line()`と同じでもある。\n",
+ "* ライン・プロット\n",
+ " * 上で説明した直線・曲線のプロット。\n",
+ " * 書き方１：`.plot.line()`は`.plot()`と同じ。\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='line')`の`'line'`はデフォルトの値。\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.line.html)\n",
- "* `bar`：縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
- " * `.plot(kind='bar')`は`.plot.bar()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.bar.html)\n",
- "* `barh`：横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
- " * `barh`の`h`はHorizontalのH\n",
- " * `.plot(kind='hbar')`は`.plot.hbar()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.barh.html)\n",
- "* `hist`：ヒストグラム（連続変数に使う）\n",
+ "* 散布図（`DataFrame`のみ）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.scatter()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='scatter')`\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.scatter.html)\n",
+ "* ヒストグラム（連続変数に使う）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.hist()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='hist')`\n",
" * `hist`はHISTogramのHIST\n",
- " * `.plot(kind='hist')`は`.plot.hist()`と同じでもある。\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.hist.html)\n",
- "* `box`：ボックスプロット\n",
- " * `.plot(kind='box')`は`.plot.box()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.box.html)\n",
- "* `kde`：カーネル密度推定プロット\n",
+ "* カーネル密度推定プロット\n",
+ " * 書き方１：`.plot.kde()`もしくは`.plot.density()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='kde')`もしくは`.plot(kind='density')`\n",
" * `kde`はKernel Density EstimateのKDE\n",
- " * `.plot(kind='kde')`は`.plot.kde()`と同じでもある。\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.kde.html)\n",
- "* `density`：`kde`と同じ\n",
- "* `area`：エリア・プロット\n",
- " * `.plot(kind='area')`は`.plot.area()`と同じでもある。\n",
+ "* 縦向きの棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.bar()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='bar')`\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.bar.html)\n",
+ "* 横向き棒グラフ（カテゴリーなどの離散変数に使う）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.barh()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='barh')`\n",
+ " * `barh`の`h`はHorizontalのH\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.barh.html)\n",
+ "* ボックスプロット\n",
+ " * 書き方１：`.plot.box()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='box')`\n",
+ " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.box.html)\n",
+ "* エリア・プロット\n",
+ " * 書き方１：`.plot.area()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='area')`\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.area.html)\n",
- "* `pie`：パイチャート\n",
- " * `.plot(kind='pie')`は`.plot.pie()`と同じでもある。\n",
+ "* パイチャート\n",
+ " * 書き方１：`.plot.pie()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='pie')`\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.pie.html)\n",
- "* `scatter`：散布図（`DataFrame`のみ）\n",
- " * `.plot(kind='scatter')`は`.plot.scatter()`と同じでもある。\n",
- " * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.scatter.html)\n",
- "* `hexbin`： : 六角形プロット（`DataFrame`のみ）\n",
- " * `.plot(kind='hexbin')`は`.plot.hexbin()`と同じでもある。\n",
+ "* 六角形プロット（`DataFrame`のみ）\n",
+ " * 書き方１：`.plot.hexbin()`\n",
+ " * 書き方２：`.plot(kind='hexbin')`\n",
" * [プロットの例](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.hexbin.html)"
]
},
@@ -1196,8 +1221,9 @@
"上で説明した[ライン・プロットの引数](sec:5-options)は他のプロットと共通のものが多いが，それぞれ独自の引数もある。\n",
"\n",
"以下では散布図，ヒストグラム，カーネル密度推定プロット，棒グラフについて説明する。\n",
+ "加えて，縦線と横線を表示する方法も紹介する。\n",
"\n",
- "説明には次のコードで生成する`DataFrame`を使う。列`X`と`Y`には標準正規分布（平均`0`，標準偏差`1`）から生成した100個のランダム変数が含まれている。`Z`には正規分布（平均`2`，標準偏差`1`）から抽出した100個のランダム変数が格納されている。"
+ "説明には次のコードで生成する`DataFrame`を使う。列`X`と`Y`には標準正規分布（平均`0`，標準偏差`1`）から生成した100個のランダム変数が含まれている。`Z`には正規分布（平均`2`，標準偏差`1`）から抽出した`100`個のランダム変数が格納されている。"
]
},
{
@@ -1208,9 +1234,10 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1 = pd.DataFrame({'X':np.random.normal(size=100),\n",
- " 'Y':np.random.normal(size=100),\n",
- " 'Z':np.random.normal(loc=2, size=100)})"
+ "rng = np.random.default_rng()\n",
+ "df1 = pd.DataFrame({'X':rng.normal(size=100),\n",
+ " 'Y':rng.normal(size=100),\n",
+ " 'Z':rng.normal(loc=2, size=100)})"
]
},
{
@@ -1241,6 +1268,10 @@
"source": [
"散布図をプロットする場合は次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df1.plot.scatter(x='列ラベル', y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df1.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='scatter')\n",
"```\n",
"* `x`：横軸に使う列ラベル（文字列）\n",
@@ -1257,7 +1288,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter')\n",
+ "df1.plot.scatter(x='X', y='Y')\n",
"pass"
]
},
@@ -1296,17 +1327,17 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',\n",
- " title='タイトルです',\n",
- " color='red',\n",
- " marker='^',\n",
- " s=100,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " # legend=False,\n",
- " label='Y',\n",
- " grid=True\n",
- " )\n",
+ "df1.plot.scatter(x='X', y='Y',\n",
+ " title='タイトルです',\n",
+ " color='red',\n",
+ " marker='^',\n",
+ " s=100,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " # legend=False,\n",
+ " label='Yの判例',\n",
+ " grid=True\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1336,8 +1367,8 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(x='X', y='Y', kind='scatter',label='Yのデータ')\n",
- "df1.plot(x='X', y='Z', kind='scatter',\n",
+ "ax_ = df1.plot.scatter(x='X', y='Y', label='Yのデータ')\n",
+ "df1.plot.scatter(x='X', y='Z',\n",
" color='red', marker='^', label='Zのデータ', ax=ax_)\n",
"pass"
]
@@ -1361,6 +1392,10 @@
"source": [
"ヒストグラムは次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df1.plot.hist(y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df1.plot(y='列ラベル', kind='hist')\n",
"```\n",
"* `y`：縦軸に使う列ラベル（文字列、複数指定する場合はリスト）\n",
@@ -1375,7 +1410,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y='Y', kind='hist')\n",
+ "df1.plot.hist(y='Y')\n",
"pass"
]
},
@@ -1427,20 +1462,19 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y='Y',\n",
- " kind='hist',\n",
- " bins=20,\n",
- " title='タイトルです',\n",
- " color='red',\n",
- " ec='white',\n",
- " alpha=0.5,\n",
- " density=True,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " legend=True,\n",
- " label='Xの凡例',\n",
- " grid=True\n",
- " )\n",
+ "df1.plot.hist(y='Y',\n",
+ " bins=20,\n",
+ " title='タイトルです',\n",
+ " color='red',\n",
+ " ec='white',\n",
+ " alpha=0.5,\n",
+ " density=True,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " legend=True,\n",
+ " label='Xの凡例',\n",
+ " grid=True\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1470,12 +1504,11 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y=['Y','Z'],\n",
- " kind='hist',\n",
- " bins=30,\n",
- " color=['r','k'],\n",
- " edgecolor='k',\n",
- " alpha=0.4)\n",
+ "df1.plot.hist(y=['Y','Z'],\n",
+ " bins=30,\n",
+ " color=['r','k'],\n",
+ " edgecolor='k',\n",
+ " alpha=0.4)\n",
"pass"
]
},
@@ -1496,12 +1529,11 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y=['Y','Z'],\n",
- " kind='hist', \n",
- " bins=30,\n",
- " color=['r','k'],\n",
- " edgecolor='white',\n",
- " stacked=True)\n",
+ "df1.plot.hist(y=['Y','Z'],\n",
+ " bins=30,\n",
+ " color=['r','k'],\n",
+ " edgecolor='white',\n",
+ " stacked=True)\n",
"pass"
]
},
@@ -1519,6 +1551,7 @@
"metadata": {
"heading_collapsed": true,
"hidden": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true,
"tags": [
"remove-cell"
]
@@ -1548,6 +1581,10 @@
"\n",
"次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df1.plot.kde(y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df1.plot(y='列ラベル', kind='kde')\n",
"```\n",
"* `y`：縦軸に使う列ラベル（文字列、複数指定する場合はリスト）\n",
@@ -1564,7 +1601,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y=['X','Z'], kind='kde')\n",
+ "df1.plot.kde(y=['X','Z'])\n",
"pass"
]
},
@@ -1613,19 +1650,18 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df1.plot(y='X',\n",
- " kind='kde',\n",
- " title='タイトルです',\n",
- " linewidth=5,\n",
- " linestyle='-.',\n",
- " color='red',\n",
- " alpha=0.5,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " legend=True,\n",
- " label='Xの凡例',\n",
- " grid=True\n",
- " )\n",
+ "df1.plot.kde(y='X',\n",
+ " title='タイトルです',\n",
+ " linewidth=5,\n",
+ " linestyle='-.',\n",
+ " color='red',\n",
+ " alpha=0.5,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " legend=True,\n",
+ " label='Xの凡例',\n",
+ " grid=True\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1655,16 +1691,12 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='X',\n",
- " kind='hist',\n",
- " label='Xのヒストグラム',\n",
- " density=True,\n",
- " )\n",
- "df1.plot(y='X',\n",
- " kind='kde',\n",
- " label='XのKDE',\n",
- " ax=ax_,\n",
- " )\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='X',\n",
+ " label='Xのヒストグラム',\n",
+ " density=True)\n",
+ "df1.plot.kde(y='X',\n",
+ " label='XのKDE',\n",
+ " ax=ax_)\n",
"ax_.legend()\n",
"pass"
]
@@ -1689,14 +1721,18 @@
"図に縦線や横線を追加したい場合がある。その場合は，[タイトルとラベルのサイズの調整](sec:5-titlelabels)にあるように「軸」に追加していく事になる。次のような書き方となる。\n",
"\n",
"* 縦線の場合\n",
+ "\n",
" ```\n",
" ax_.axvline(＜横軸の値＞)\n",
" ```\n",
+ "
\n",
" ここで`axvline`の`ax`はAXis，`v`はVertical，`line`はLINEのことを表している。\n",
"* 横線の場合\n",
+ " \n",
" ```\n",
" ax_.axhline(＜縦軸の値＞)\n",
" ```\n",
+ "
\n",
" ここで`axhline`の`ax`はAXis，`h`はHorizontal，`line`はLINEのことを表している。\n",
"\n",
"ここで`ax_`は`.plot()`で返された「軸」のことである。\n",
@@ -1712,7 +1748,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)\n",
"ax_.axvline(0)\n",
"ax_.axhline(10)\n",
"pass"
@@ -1757,7 +1793,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='Y', kind='hist', alpha=0.1)\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='Y', alpha=0.1)\n",
"ax_.axvline(0,\n",
" ymin=0.3,\n",
" ymax=0.95,\n",
@@ -1792,16 +1828,12 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df1.plot(y='X',\n",
- " kind='hist',\n",
- " label='Xのヒストグラム',\n",
- " density=True,\n",
- " )\n",
- "df1.plot(y='X',\n",
- " kind='kde',\n",
- " label='XのKDE',\n",
- " ax=ax_,\n",
- " )\n",
+ "ax_ = df1.plot.hist(y='X',\n",
+ " label='Xのヒストグラム',\n",
+ " density=True)\n",
+ "df1.plot.kde(y='X',\n",
+ " label='XのKDE',\n",
+ " ax=ax_)\n",
"ax_.legend()\n",
"ax_.axvline(0, color='red')\n",
"pass"
@@ -1812,6 +1844,7 @@
"metadata": {
"heading_collapsed": true,
"hidden": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true,
"tags": [
"remove-cell"
]
@@ -1823,7 +1856,8 @@
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
- "hidden": true
+ "hidden": true,
+ "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true
},
"source": [
"(sec:5-bar)=\n",
@@ -1871,6 +1905,10 @@
"\n",
"この`DataFrame`を使って棒グラフの作成方法を説明するが，次の構文となる。\n",
"```\n",
+ "＜書き方１＞\n",
+ "df2.plot.bar(x='列ラベル', y='列ラベル')\n",
+ "\n",
+ "＜書き方２＞\n",
"df2.plot(x='列ラベル', y='列ラベル', kind='bar')\n",
"```\n",
"* `x`：横軸に使う列ラベル（文字列）\n",
@@ -1887,7 +1925,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df2.plot(x='country', y='gdp', kind='bar')\n",
+ "df2.plot.bar(x='country', y='gdp')\n",
"pass"
]
},
@@ -1908,7 +1946,7 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df2.plot(x='country', y=['gdp','con'], kind='bar')\n",
+ "df2.plot.bar(x='country', y=['gdp','con'])\n",
"pass"
]
},
@@ -1949,16 +1987,16 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'], kind='bar',\n",
- " color=['red','black','green','orange'],\n",
- " stacked=True,\n",
- " fontsize=20,\n",
- " figsize=(8,4),\n",
- " # legend=False, \n",
- " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
- " grid=True,\n",
- " rot=0\n",
- " )\n",
+ "df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],\n",
+ " color=['red','black','green','orange'],\n",
+ " stacked=True,\n",
+ " fontsize=20,\n",
+ " figsize=(8,4),\n",
+ " # legend=False, \n",
+ " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
+ " grid=True,\n",
+ " rot=0\n",
+ " )\n",
"pass"
]
},
@@ -1979,12 +2017,11 @@
},
"outputs": [],
"source": [
- "ax_ = df2.plot(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],\n",
- " kind='bar',\n",
- " stacked=True,\n",
- " fontsize=15,\n",
- " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
- " rot=0)\n",
+ "ax_ = df2.plot.bar(x='country', y=['con','inv','gov','netex'],\n",
+ " stacked=True,\n",
+ " fontsize=15,\n",
+ " label=['消費','投資','政府支出','純輸出'],\n",
+ " rot=0)\n",
"\n",
"df2.plot(x='country', y='gdp',\n",
" color='black',\n",
diff --git a/_sources/index.ipynb b/_sources/index.ipynb
index 9ab162c..982ba3f 100644
--- a/_sources/index.ipynb
+++ b/_sources/index.ipynb
@@ -2,7 +2,7 @@
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
- "id": "acb21c8f",
+ "id": "fa125d58",
"metadata": {},
"source": [
"# 経済学のためのPython入門\n",
@@ -23,14 +23,14 @@
{
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"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
- "Version: 2024年08月09日\n"
+ "Version: 2024年08月19日\n"
]
}
],
@@ -42,7 +42,7 @@
},
{
"cell_type": "markdown",
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+
+