In [1]:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
In [2]:
from numpy.random import randint
2個のサイコロを100回振った結果を保存
In [3]:
dices = randint(1,7,(100, 2))
dices[:5]
Out[3]:
2個の目の合計を計算
In [4]:
total = np.sum(dices, axis=1)
total[:5]
Out[4]:
それぞれの目について、ゾロ目の回数を計算
In [5]:
doublets = [0,0,0,0,0,0]
for (x, y) in dices:
if x == y:
doublets[x-1] += 1
doublets
Out[5]:
目の組み合わせごとの回数を計算
In [6]:
counts = np.zeros((6,6))
for (x, y) in dices:
counts[y-1, x-1] += 1
print counts
計算結果をグラフに表示
In [7]:
fig = plt.figure(figsize=(14,4))
subplot = fig.add_subplot(1,3,1)
subplot.set_title('Sum of 2dices')
subplot.set_xlabel('Total')
subplot.set_ylabel('Count')
subplot.set_xlim(1,13)
subplot.hist(total, bins=11, range=(1.5, 12.5), label='Sum')
subplot = fig.add_subplot(1,3,2)
subplot.set_title('Doublets counts')
subplot.set_xlabel('Number')
subplot.set_ylabel('Count')
subplot.set_xlim(0.5, 6.5)
subplot.bar(range(1,7), doublets, align='center')
subplot = fig.add_subplot(1,3,3)
subplot.set_title('Pair counts')
subplot.set_xlabel('Dice1')
subplot.set_ylabel('Dice2')
subplot.imshow(counts,
origin='lower', extent=(0.5,6.5,0.5,6.5),
interpolation='nearest')
Out[7]:
In [8]:
from numpy.random import normal
In [9]:
def generate_data01(n):
data_x = []
data_y = []
for i in range(n):
x = float(i) / float(n-1) # [0, 1]をn等分したi番目の値
y = np.sin(2*np.pi*x) + normal(0, 0.3)
data_x.append(x)
data_y.append(y)
return data_x, data_y
In [10]:
def generate_data02(n):
data_x = np.linspace(0,1,n)
data_y = np.sin(2*np.pi*data_x) + normal(0, 0.3, n)
return data_x, data_y
In [11]:
fig = plt.figure()
data_x, data_y = generate_data01(10)
#data_x, data_y = generate_data02(10)
subplot = fig.add_subplot(1,1,1)
subplot.set_xlabel('Observation point')
subplot.set_ylabel('Value')
subplot.set_xlim(-0.05,1.05)
# 生成したデータを表示
subplot.scatter(data_x, data_y,
marker='o', color='blue',
label='Observed value')
# 三角関数の曲線を表示
linex = np.linspace(0,1,100)
liney = np.sin(2*np.pi*linex)
subplot.plot(linex, liney,
linestyle='--', color='green',
label='Theoretical curve')
# 凡例を表示
subplot.legend(loc=1)
Out[11]:
(1) -1≦x≦1 の範囲で、sin(2πx) と cos(2πx) のグラフを重ねて表示してください。軸ラベルや凡例などを好みで追加してください。
(2) -1≦x≦1 の範囲で、sin(2πx) と cos(2πx) のグラフを（上下2段に）別々に表示してください。軸ラベルや凡例などを好みで追加してください。
(3) 次は、-10≦x≦10, -10≦y≦10（x, yは整数）の範囲について、x*x + y*y の値を保存した10x10行列（array）を用意して、ヒートマップを描くコードです。中間部分に必要なコードを追加して、実際にヒートマップを描いてください。
(4) (3)において、imshowメソッドのオプション interpolation='nearest' を取ると結果がどのように変わるか確認してください。あるいは、オプション cmap=plt.cm.gray_r を付けるとどのように変わるか確認してください。
(5) 次は、(3)と同じデータを 0≦x≦10, 0≦y≦10 の範囲に制限したものです。(3)と同様のコードでヒートマップを描いて、originオプションの有無、もしくは、extentオプションに指定する値を変更した際にグラフがどのように変化するか観察してください。
（ヒント：extentオプションは、グラフの目盛りに付ける数値を指定するもので、グラフに描くデータの範囲を指定するものではありません。）