Python と R の違い (データ可視化・グラフ作成編)

このページでは、前編に引き続き、Ajay Ohri 氏のスライド、”Python for R Users” から、Python と R の違いについて、データ可視化とグラフの作成方法の差異を紹介します。

散布図

R	Python
plot(iris$Sepal.Length, iris$Sepal.Width)	# Iris データをロード from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris().data import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(iris[:,1], iris[:,2]) plt.show()

Python

plot(iris$Sepal.Length, iris$Sepal.Width)

# Iris データをロード
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris().data

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(iris[:,1], iris[:,2])
plt.show()

箱ひげ図

R	Python
boxplot(iris$Sepal.Length)	# 箱ひげ図 plt.boxplot(iris[:,0]) plt.show()

ヒストグラム

R	Python
hist(iris$Sepal.Length)	plt.hist(iris[:,0]) plt.show()

折れ線グラフ

R	Python
plot(iris$Sepal.Length, type="l")	plt.plot(iris[:,0]) plt.show()

円グラフ

R	Python
pie(table(iris$Species))	import pandas as pd iris = datasets.load_iris().target crosstab = pd.crosstab(iris, columns="Target") dict = crosstab['Target'].to_dict() values = list(dict.values()) labels = list(dict.keys()) plt.pie(values, labels = labels) plt.show()

Python

pie(table(iris$Species))

import pandas as pd
iris = datasets.load_iris().target
crosstab = pd.crosstab(iris, columns="Target")
dict = crosstab['Target'].to_dict()
values = list(dict.values())
labels = list(dict.keys())
plt.pie(values, labels = labels)
plt.show()

棒グラフ

R	Python
barplot(iris$Sepal.Length)	import numpy as np ind = np.arange(len(iris[:,1])) plt.bar(ind,iris[:,0]) plt.show()