Summary  
This chapter explains how to use a plotting library’s procedural interface to generate and customize various graphical charts with minimal code, including options for interactivity.

General domain of usage  
data visualization

**Matplotlib** は、静的、アニメーション、インタラクティブな可視化を作成するための強力で広く利用されている Python ライブラリ。折れ線グラフ、棒グラフ、ヒストグラム、散布図など、幅広いプロットやチャートを柔軟かつカスタマイズ可能な方法で生成可能。

定義

多様なプロットタイプを作成できる包括的な機能を備えながら、**使いやすさ**も兼ね備えている。また、`matplotlib` は **オープンソース** であり、自由に利用できるうえ、大規模なコミュニティによって継続的に改良されている。

`matplotlib` は Python でデータ可視化を学ぶ際の優れた出発点であり、多くの他のライブラリがこれを基盤として構築されている。

`matplotlib` に入る前に、このライブラリで作成されたプロット例を見てみよう:

このプロットは、わずか数行のコードで作成可能。さらに、**インタラクティブ**にすることもでき、`matplotlib` の機能を示している。

`matplotlib` のほとんどのユーティリティは `pyplot` サブモジュールに含まれており、本コース全体で使用される。


import unittest
import ast
import inspect
import user_code

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestMatplotlibImports(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.source = inspect.getsource(user_code)
        self.tree = ast.parse(self.source)

    def test_import_without_from(self):
        found = any(
            isinstance(node, ast.Import) and
            any(alias.name == "matplotlib.pyplot" and alias.asname == "plt" for alias in node.names)
            for node in self.tree.body
        )
        _dynamic_test(
            self,
            found,
            "Import without 'from' keyword is correct",
            "Missing or incorrect import without 'from' keyword"
        )

    def test_import_with_from(self):
        found = any(
            isinstance(node, ast.ImportFrom) and
            node.module == "matplotlib" and
            any(alias.name == "pyplot" and alias.asname == "plt" for alias in node.names)
            for node in self.tree.body
        )
        _dynamic_test(
            self,
            found,
            "Import with 'from' keyword is correct",
            "Missing or incorrect import with 'from' keyword"
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_import.py

視覚的分析を通じてデータを探索し、伝達する方法を学びます。本コースでは、一般的なプロットの作成、可視化のカスタマイズ、統計チャートを用いたデータ分布・関係・パターンの検証について解説します。実世界のデータセットに対して、探索的データ分析手法を適用し、傾向、異常、洞察を特定します。

Matplotlib

解答