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Python
データ分析

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散布図分析
渡辺先生

睡眠時間と小テスト得点の関係を読み取ります。

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

睡眠時間だけで得点を完全に説明できるでしょうか？

PREDICT　実行前の予想

どのような散布図になるか、例外がありそうかを予想してください。

TRY　実行して確かめよう

TRY
import matplotlib.pyplot as plt sleep = [5, 5.5, 6, 6.5, 7, 7.5, 8, 8.5] score = [55, 62, 60, 72, 78, 74, 88, 80] plt.scatter(sleep, score, color='purple') plt.xlabel('睡眠時間 (時間)') plt.ylabel('小テスト得点 (点)') plt.title('睡眠時間と小テスト得点') 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

見える傾向、例外、断定できないことを一つずつ答えてください。

📖 考え方を確認する

全体として睡眠が長いほど得点が高い傾向です。ただし7.5時間や8.5時間では直前より低く、睡眠だけが得点の原因とは断定できません。

CHALLENGE　自分で直してみよう

自分で1人分のデータを追加し、全体の傾向が強くなる例または弱くなる例を作ってください。

CHALLENGE
import matplotlib.pyplot as plt sleep = [5, 5.5, 6, 6.5, 7, 7.5, 8, 8.5] score = [55, 62, 60, 72, 78, 74, 88, 80] # それぞれのリストに値を1つ追加しよう

📖 解答例と解説

 
import matplotlib.pyplot as plt

sleep = [5, 5.5, 6, 6.5, 7, 7.5, 8, 8.5, 9]
score = [55, 62, 60, 72, 78, 74, 88, 80, 50]

plt.scatter(sleep, score, color='purple')
plt.xlabel('睡眠時間 (時間)')
plt.ylabel('小テスト得点 (点)')
plt.title('例外を追加した散布図')
plt.grid(True)
plt.show()

9時間・50点を加えると、右上がりの傾向は弱く見えます。追加する1点でも判断が変わることがあります。

POINT
  •  傾向と例外を両方見る
  •  原因の断定には別の情報が必要
  •  データ数や追加データにも注目する

NEXT　次の学びへ

渡辺先生

次は場面に合わせてグラフを自分で選びます。

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。