組み込み開発のためのPython · レッスン 130 / 220
散布図で二つの変数を調べる
散布図は二つの量の対応や外れた観測を可視化します。相関が見えても因果関係を意味せず、軸の単位や時間順序も確認します。
散布図は二つの量の対応や外れた観測を可視化します。相関が見えても因果関係を意味せず、軸の単位や時間順序も確認します。 仕組みだけでなく、検証方法と運用上の注意も具体例で確認します。
基本の考え方
散布図は二つの量の対応や外れた観測を可視化します。相関が見えても因果関係を意味せず、軸の単位や時間順序も確認します。
安全に試すための確認
例は学習用データを使うもので、品質を保証する予測器ではありません。実データの欠損、単位、偏り、データ漏えいを確認し、テスト用データを学習中に参照しないでください。
コード例
手元のPython環境に貼り付ける前に、使用しているPythonの版と対象ライブラリの対応を確認してください。
import matplotlib.pyplot as plt
clock_mhz = [8, 12, 16, 20]
error_ppm = [12, 9, 7, 8]
plt.scatter(clock_mhz, error_ppm)
plt.xlabel("クロック (MHz)")
plt.ylabel("誤差 (ppm)")
plt.show()手を動かす課題
測定条件を色分けした散布図を作り、混在した条件が見かけの相関に与える影響を調べてください。