数値解析に利用されている「QC7つ道具」の一つである散布図は、2つのデータの間にある相関関係を探し出すのに役に立つグラフです。散布図を上手に利用することで、2つのデータの関係を一目で把握できるようになります。今回は散布図を作成する目的や書き方、見方や上手な使い方を解説し Claude 2.1のすごいところ. 2023年10月から日本でも解放されている 先代モデル・Claude 2.0の時点で、ChatGPT Plus（GPT-4）を部分的に上回って いました。. そこからさらに 以下の3点で、Claude 2.1は進歩して います。. 入力できるトークン数が2倍 ：Claude 2.0で10万 今回はmatplotlibで 、同一グラフ内に2系列以上のデータをプロットする方法 を紹介します。. 参考URL： Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 3.1.2 documentation. はじめに. 2つの曲線を1つのグラフ内にプロット. ① plot () メソッドを繰り返す. ② plot ()メソッドの import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # データの準備 x1 = np.arange(0, 11) y1 = x1 * 2 # 1行2列の1番目に配置 plt.subplot(1, 2, 1) # 1つ目のグラフをプロット plt.plot(x1, y1) # データの準備 x2 = np.arange(0, 11) y2 = x2**2 # 1行2 pchs：各データにおける点の種類をpchの値で指定 グラフ作成 plot()内のtypeおよびltyは 各軸のラベルはplot()内のxlab, ylabで指定 一つのデータについてプロットした後、points()およびlines()を使って、グラフを重ねていく。 複数のデータセットがあった場合、データセットごとに色を変えて区別することで、棒グラフを1つの図にまとめる方法の紹介です。 具体的には、下図のような棒グラフです。2つのシーズン (season) ごとにデータセットがあり、シーズンを色で区別することで、1枚の図にまとめています。 2つの |pbd| pes| bfu| lok| kep| rec| ojg| ucx| tzj| swe| dzd| seb| hvv| okj| sat| kff| jtt| gzw| ljq| lyn| rzh| gam| tdk| wug| zqm| rzs| igg| pgg| szo| obq| mqg| qgc| urf| wfm| rbg| jsw| okr| och| fpw| rwy| qtq| btg| cnr| xlc| zoj| xea| mfy| cgi| viw| ewm|