이번에 사용할 데이터

어쨌든 사이타마 현과 이와테 현의 평균 기온 데이터를 사용했습니다.
다운로드는 이쪽

NumPy로 csv 파일 로드

NumPy를 사용하여 csv 파일을로드합니다.
로드할 때 사용하는 함수는 loadtxt입니다.
numpy 배열이 반환되기 때문에 그것을 유지하기위한 변수를 준비합니다 (이번에는 data_set)

import numpy as np

data_set = np.loadtxt(
    fname="sampleData.csv", #読み込むファイルのパスと名前
    dtype="float", #floatで読み込む
    delimiter=",", #csvなのでカンマで区切る
)

matplotlib로 다이어그램 표시

matplotlib에서 이번에는 방금 읽은 데이터를 산점도로 표시합니다.

import matplotlib.pyplot as plt

#散布図を描画
#描画するだけで図を表示してくれる訳ではないので注意
for data in data_set:
    plt.scatter(data[0], data[1])

plt.title("correlation") #タイトル
plt.xlabel("Average Temperature of SAITAMA") #x軸のラベル
plt.ylabel("Average Temperature of IWATE") #y軸のラベル
plt.grid() #グリッド線を引く(引かなくてもいい別に)

plt.show() #show関数を使うことで図が表示される　書かないと表示されない

완성된 코드와 그림이 여기

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data_set = np.loadtxt(
    fname="sampleData.csv",
    dtype="float",
    delimiter=",",
)

#散布図を描画 → scatterを使用する
#1行ずつ取り出して描画
#plt.scatter(x座標の値, y座標の値)
for data in data_set:
    plt.scatter(data[0], data[1])

plt.title("correlation")
plt.xlabel("Average Temperature of SAITAMA")
plt.ylabel("Average Temperature of IWATE")
plt.grid()

plt.show()

다음 번

다음은 이 산포도에 회귀 직선을 그리려고 합니다

참고

· CSV 로딩
htps //w w. 세주쿠. 네 t/bぉg/73071
· 산포도 그리기
h tps://py 쵸타타 s 시엔세.ぁゔぉx. 인후 / 마 tp t b / % 6 % 95 % 3 % 5 % B8 % 83 % 5 % 9 B % B3