第３回目 ヒストグラム 正規分布図を描く

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• 7/23 10:02 ページ作成

第３回課題実施報告の締め切りは，7/30 とします。
正式公開前のの課題実施報告は，無視されます。

課題報告メールの件名は
A-303xxxx-03 名前(漢字名がのぞましい)
のように，してください。名前以外は，必ず，半角文字を使用してください。
最初は，A or B で，クラス(A, B は，大文字で半角文字を守ること)
次の数字は，学生番号(y303xxxx) なら，303xxxx の７桁とすること
最後は，報告する授業の回数です。01 から 15 まであります。
間の - は，半角のマイナス記号です。

課題報告メールは，

• 課題を実施した感想，あれば質問
• 第３回目は，プログラムも

を報告してください。

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教科書『Python Pocket Reference』
⇒ 教科書 p.数字，と書いてあれば，そこをみて，印をつけておくことをおすすめ。

#初期化プログラム。動作確認を含めて，プログラム作成のとき１度実行しておく
from matplotlib.pyplot import * # グラフ関係を利用する
%matplotlib inline
from math import * # 数学関係の基本関数，定数が利用可能となる
from numpy import * # ベクトル演算，行列演算を効率化 
from scipy.stats import norm # 正規分布の計算
pi #πの表示されたら正常動作している
# 課題提出するときは，この分はカットすること

さらに，データを用意します。以下を実行してください。

#身長のデータ 大学２年男子 40人
H = array(( 

       183, 178, 173, 178, 168, 
       181, 180, 165, 180, 165,
       177, 179, 169, 165, 175, 
       170, 167, 170, 185, 170,
       163, 171, 163, 166, 169,
       169, 160, 160, 163, 167,
       170, 178, 174, 177, 164,
       167, 165, 170, 184, 174
   ))

H

主な統計値を表示する

以下を実行してください。

# 最小値，最大値，平均，標準偏差
min(H), max(H), mean(H), std(H)

用語を確認する

変数
関数
モジュール
ライブラリ
組み込み関数
標準モジュール
外部モジュール
(執筆中)

変数，値には型あり

⇒ 教科書 p.12, p.21

#変数，値に型(Python ではクラスともいう)あり
a = 3
b = 1.5
type(3), type(3), type(b), type(1.5)

型(=クラス)は，いっぱいある

#いろいろな型(=クラス)
a = 3
print(a, type(a))
b = 1.5
print(b, type(b))     # float とは，測定値形式 1.33 * 10**3 値が10の何乗かで，小数点が浮動することから
c = 1 + 2j            # 虚数単位は，i でなく，j を使う
print(c, type(c))     
d = (3, 13, 4)
print(d, type(d)) 
e = [1, 13, 4]
print(e, type(e)) 
f = array( (2, 7, 1) )
print(f, type(f)) 
g = {1, 13, 4, 1}     # 集合
print(g, type(g)) 
f = {'red':'赤', 'desk':'机', 'pen':'ペン'} #辞書
print(f, type(f)) 
# 型は無限にある。自分で，好きな型(クラス)を作ることができる。

散布図を描く

#大量のデータを扱うときは，numpy.ndarray 型を使うとよい
#体重と身長のデータ
W = array( (62,  68,   58,  68,  52,  65,  70) )
H = array( (183, 178, 173, 178, 168, 181, 180) )
#散布図を描く
print(W)
print(H)
scatter(W, H) #W, H のデータを最初から順にペアにしてグラフとする

折れ線を描く

# グラフは，matplotlib モジュールの機能を利用している。
# 他にどんなグラフが描けるか，"matplotlib グラフの描き方" で検索すること
# plot() #折れ線グラフ
#
plot(H)

散布図を描く

a, b = polyfit(W, H, 1) #回帰直線 y = ax + b の a, b を求める
vH = a * W + b #回帰直線作図のための値を生成
#(ここに３行空白がある表示されているが，本来は１行のつもり。３行開ける必要ない。)



print(W)
print(H)
print(vH) #回帰直線を描くために作った仮の身長
#(余分な空白行が表示されている)


scatter(W, H, color='blue')
plot(W, vH, color='red') #回帰直線は折れ線の機能で描く
#(余分な空白行が表示されている)


print('回帰直線 y = ', a, 'x +', b) # y = ax + b を表示

課題

データの５組以上の実際のデータを使って，散布図と回帰直線を描きなさい。そのプログラムを報告すること。いい相関がでなくても問題なし。
プログラムは，ここのサンプルをコピーして修正すればよい。
データをどこのものを利用したか，URLや資料名をコメントで書いておくこと。

(投稿された他の学生のものはコピーして修正しないこと。)

例(例を使ってはいけない，グラフにする対象は，自分決めること)

• 郵便物の重量と切手代
• 机の上にあるものの，重さと購入時の価格
• 気圧と温度
• 湿度と降水量
• 風力と降水量

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登場した用語

• 型
• 値
• クラス

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質問と返答

講義への質問は，[e-mail] まで

講義メモ(先生のための覚え書き)

他のグラフの描き方は触れず