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
R 1 plot(iris$Sepal.Length, iris$Sepal.Width)	Python 1 2 3 4 5 6 7 # 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()

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箱ひげ図

R	Python
R 1 boxplot(iris$Sepal.Length)	Python 1 2 3 # 箱ひげ図 plt.boxplot(iris[:,0]) plt.show()

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ヒストグラム

R	Python
R 1 hist(iris$Sepal.Length)	Python 1 2 plt.hist(iris[:,0]) plt.show()

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折れ線グラフ

R	Python
R 1 plot(iris$Sepal.Length, type="l")	Python 1 2 plt.plot(iris[:,0]) plt.show()

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円グラフ

R	Python
R 1 pie(table(iris$Species))	Python 1 2 3 4 5 6 7 8 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()

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棒グラフ

R	Python
R 1 barplot(iris$Sepal.Length)	Python 1 2 3 4 import numpy as np ind = np.arange(len(iris[:,1])) plt.bar(ind,iris[:,0]) plt.show()

See also