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Python
データ分析

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折れ線グラフ分析
渡辺先生

学校の電力使用量を調べ、変化とその理由を考えます。

まず自分で予想してから、コードを動かしてみよう！

そうた

結果だけでなく、そう考えた理由も説明してみます。

ひな

QUESTION　まず考えよう

1週間の電力使用量は、どの曜日に大きく変化しているでしょう？

PREDICT　実行前の予想

表を見て、最大の曜日と最も増加した区間を予想してから実行してください。

TRY　実行して確かめよう

TRY
import matplotlib.pyplot as plt days = ['月', '火', '水', '木', '金'] power = [120, 118, 145, 150, 132] plt.plot(days, power, marker='o') plt.title('学校の電力使用量') plt.xlabel('曜日') plt.ylabel('使用量 (kWh)') plt.grid(True) plt.show()
渡辺先生

グラフや数値のどこが予想と同じで、どこが違ったかを見つけましょう。

CHECK　結果を読み取ろう

最大の曜日と、最も増加した区間を数値とともに答えてください。

📖 考え方を確認する

木曜日が150 kWhで最大です。最も増えたのは火曜日から水曜日で、27 kWh増えています。行事が原因かどうかは、このグラフだけでは断定できません。

CHALLENGE　自分で直してみよう

金曜日の値を160に変更し、変化を説明してください。タイトル・軸・単位も付けます。

CHALLENGE
import matplotlib.pyplot as plt days = ['月', '火', '水', '木', '金'] power = [120, 118, 145, 150, 132] # powerの金曜日を160に変更して、グラフを完成させよう

📖 解答例と解説

 
import matplotlib.pyplot as plt

days = ['月', '火', '水', '木', '金']
power = [120, 118, 145, 150, 160]

plt.plot(days, power, marker='o')
plt.title('学校の電力使用量')
plt.xlabel('曜日')
plt.ylabel('使用量 (kWh)')
plt.grid(True)
plt.show()

金曜日が160 kWhで最大になります。事実と原因の推測を分けて説明しましょう。

POINT
  •  折れ線グラフは順序に沿った変化を見る
  •  項目名と数値を使って説明する
  •  グラフだけで原因を断定しない

NEXT　次の学びへ

渡辺先生

次は棒グラフを使い、離れた項目同士の大きさを比べます。

振り返り：今回使った命令、結果から分かったこと、この方法を使える場面を、それぞれ1文で書きましょう。