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データ分析

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円グラフ分析
渡辺先生

同じデータでも目的により適切なグラフが変わることを確かめます。

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

支出の内訳と、費目同士の細かい差は、同じグラフで伝えるのが最適でしょうか？

PREDICT　実行前の予想

食費と交通費の差を予想し、円グラフで読み取りやすいか考えてください。

TRY　実行して確かめよう

TRY
import matplotlib.pyplot as plt labels = ['食費', '交通費', '本', '娯楽'] values = [38, 32, 12, 18] fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4)) axes[0].pie(values, labels=labels, autopct='%1.0f%%') axes[0].set_title('割合を見る') axes[1].bar(labels, values, color='cornflowerblue') axes[1].set_title('差を比べる') axes[1].set_ylabel('割合 (%)') plt.tight_layout() 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

内訳を見る場合と、食費と交通費の差を見る場合で適切なグラフを選んでください。

📖 考え方を確認する

全体の内訳には円グラフ、38%と32%の6ポイント差を比べるには棒グラフが読み取りやすいです。

CHALLENGE　自分で直してみよう

値を変更し、娯楽を最大の項目にしてください。合計は100に保ちます。

CHALLENGE
import matplotlib.pyplot as plt labels = ['食費', '交通費', '本', '娯楽'] values = [38, 32, 12, 18] # 合計を100に保ったまま値を変更して円グラフを描こう

📖 解答例と解説

 
import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['食費', '交通費', '本', '娯楽']
values = [25, 25, 15, 35]

plt.pie(values, labels=labels, autopct='%1.0f%%')
plt.title('変更後の支出割合')
plt.show()

娯楽が35%で最大です。変更した値の合計が100であることも確認します。

POINT
  •  目的に応じてグラフを選ぶ
  •  割合と差では見たいものが異なる
  •  円グラフでは合計を確認する

NEXT　次の学びへ

渡辺先生

次は2つの数値の関係を散布図で調べます。

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。