【Udemy】Matplotlibを2～3時間で学ぶならこのコース！

 

 

Pythonは、ほんとうに色々な事ができるプログラミング言語です。

それゆえ、学習する項目の順番を間違えると時間を無駄にしてしまいます。

何を隠そうジェイがその一人でした。

 

Pythonを使ってデータ分析をしたいならば、以下の順番で学ぶことをおすすめします。

 

この記事は、PandasとNumPyのキホンをひととおり学んだ人向けに書きました。

なので、PandasとNumPyについて分からないという人は、以下の記事からご覧ください。

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うん？Pandasって何？という方は、以下の記事をご覧ください。

Pandasとは？

 

うん？NumPyって何？という方は、以下の記事をご覧ください。

NumPyとは？

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この記事を読んでわかること

 

この記事の対象となる人

 

結論からいいます

 

なぜMatplotlibを学ぶ必要があるのか？

 

Pythonは、データ分析の分野で優れたパフォーマンスを発揮するプログラミング言語です。

しかしPythonで分析したデータの結果をわかりやすく人に伝えるためには『可視化』する必要があります。

単なる数字の羅列（られつ）では、何を意味しているのかがわからないからです。

 

Pythonでデータを可視化－つまりグラフやチャートを描画するときに、頻繁に使われるライブラリがー

です。

 

Matplotlibとは？

Matplotlibはオープンソースなので、個人や法人を問わずだれでも利用することができます。

Matplotlibを使えば、様々な種類のグラフやチャートが描けます。

グラフやチャートは、データ分析の結果をわかりやすく理解するために、そして伝えるために必要不可欠なツールです。

なのでMatplotlibを使えば、PandasやNumPyで分析した内容を相手に分かりやすく伝えることができます。

 

実際にMatplotlibで作ったグラフやチャートを見せてよ

Matplotlibは可視化のライブラリです。

なので、言葉で説明するよりも実際に ”見て” みましょう！

 

Matplotlibのチャート：基本の型

#matplotlibのライブラリをインポート
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

#numpyをインポート
import numpy as np

#linspaceで簡単な数列を作るコード
x = np.linspace(0,10,100)
y= x**2

#matplotlibでチャートを作成
plt.plot(x,y)

#タイトルやX＆Y軸の名前を設定
plt.title('Test_Chart')
plt.ylabel('Y_Label')
plt.xlabel('X_Label')

 

チャートを描画

 

上のチャートはMatplotlibの基本的なコードのみを使って作成しました。

 

ちょっとコードを変えるだけでこんなこともできます。

Matplotlibのチャート：左右に描画する

#matplotlibのライブラリをインポート
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

#numpyをインポート
import numpy as np

#linspaceで簡単な数列を作るコード
x = np.linspace(0,10,100)
y= x**2


#～ここから新しいコード～

#チャート画像のサイズを設定
plt.figure(figsize=(10,7))

#左側にチャートを表示
plt.subplot(1,2,1)
plt.plot(x,y,color='blue')
plt.title('ChartA')
plt.ylabel('Y_Label')
plt.xlabel('X_Label')
plt.grid(b=True)

#右側にチャートを表示
plt.subplot(1,2,2)
plt.plot(y,x,color='green',ls='--',lw=5)
plt.title('ChartB')
plt.ylabel('Y_Label')
plt.xlabel('X_Label')
plt.grid(b=True)

 

チャートを描画

左右にチャートを並べて表示することができました。

 

また、こんなこともできます。

Matplotlibのチャート：重ねて描画する

#numpyをインポート
import numpy as np

#linspaceで簡単な数列を作るコード
x = np.linspace(0,10,100)
y= x**2


#～ここから新しいコード～

#figure()で空白のチャートを作成
fig = plt.figure()

#ax1というチャートを作成
ax1 = fig.add_axes([1,1,1,1])
ax1.plot(x,y)

#ax2というチャートをax1のチャートに重ねて描画
ax2 = fig.add_axes([1.1,1.5,0.5,0.4])
ax2.plot(y,x,color='green')

 

チャートを描画

大Chartの中に小Chartを重ねて描画することができした。

 

ここで紹介したチャート以外にも、Matplotlibを使えば棒グラフや円グラフ、さらには3Dグラフまで作成ができます。

 

Matplotlibはコミュニケーションのツール

この世の中には様々なデータがあります。

データの種類だけ、分析の目的も様々です。

Matplotlibを使えば、目的に合わせてデータを可視化することできます。

データを可視化できれば、プレゼンテーションの資料にも使えますし、分析の結果をわかりやすく人に伝えることができます。

 

なのでMatplotlibは、単にグラフやチャートを描画するだけのライブラリではありません。

 

なのでMatplotlibは、単に描画ライブラリというだけでなくー

でもあるのです。

 

Matplotlibを効率よく学ぶ方法は？

 

 

プログラミングの学習を経験したことのない人や経験の浅い人にとっては、どんな方法でMatplotlibを学んだら良いのかわからないのは当然のことです。

 

結論からいいます。

その悩みを解決するベストな方法はー

です。

 

なぜか？

その理由は2つあります。

 

動画で学ぶ最大のメリットはなんといっても『効率のよさ』にあります。

『目』と『耳』の両方を使って学ぶので、『目』だけで学習するよりも記憶の定着が早いのです。

 

そして動画なので、わからないところは何度でも簡単に見直すことができます。

これってとても重要なことなんです。

なぜなら、プログラミングの学習はエラーとの闘いだからです。

エラーが出る度に色々と調べる必要があります。その度に貴重な時間を使ってしまいます。ときには浪費してしまいます。

しかし動画ならば、『わからないな...』と思う箇所があれば、その場で簡単に見直すことができるのです。

その場ですぐに見直すことができればー

ということは、プログラミングを学習した経験のある人なら誰もが痛感していることです。

 

動画で学ぶなら『Udemy』一択しかない

 

 

結論から言います。

です。

 

Udemyの詳細はコチラ

 

プログラミング学習の初心者が、動画を使って学ぶならば『Udemy』一択だとジェイは考えています。

その理由は『4つのメリット』にあります。

何万円もする良質なコースが、セールを狙えば2,000円以下で受講できる。

しかも30日間の返品保障付きで！

 

こんなにメリットがあるならUdemyを利用しない方がおかしいでしょ？！とジェイは思います。

 

 

 

たしかにそうです。

しかし、UdemyとYouTubeでは決定的に違うことがあります。それはー

ことです。

 

YouTubeにはコメント機能があります。しかし、あくまでもコメントを書く箇所であって『質問を書く箇所』ではありません。

なので、上で述べた『エラーとの闘いで時間を無駄にしなくてすむ』ということが、YouTubeでは難しいのです。

 

一方、Udemyには－

があります。

このコーナーでは、あなたが疑問に思っていることや、どうしても解決できない問題について自由に制限なく質問することができます。

 

また、コースを受講した他の人の質問も読むことができます。

なので、あなたがわざわざ質問をしなくてもー

というケースがよくあります。

 

さらにはー

ことだってできるのです！

当然、講師の方は実績があり、かつ教えるのが上手い方達なので、こちらが必要としている答えについて的確に返答してくれます。

 

たったの2～3時間でMatplotlibをキホンを学べるコースはこれだ！

 

 

結論からいいます。

これからMatplotlibを学ぼうとする人にとってのおすすめコースはー

です。

 

特にMatplotlibは学ぶべきことが多すぎるため、基本的なコードの書き方を数時間で一気に学んでしまう方が良いでしょう。

そうすることで、プログラミングの学習に挫折してしまう確率がグッと低くなります。

 

では、Udemyを使って初心者の人がMatplotlibを学ぶべき最初のコースとは？

 

Matplotlibを学ぶおすすめコース

結論からいいます。

『Python for Financial Analysis and Algorithmic Trading』です。

 

タイトルを見れてわかるとおり、このコースは英語です。

オールイングリッシュです。

 

 

英語ができない... 心配する必要はありません！

『Python for Financial Analysis and Algorithmic Trading』はー

なんです。

 

Udemyの画面右下には色々な設定をできる箇所があります。

その中に言語を選択できる箇所があります。

日本語に対応しているコースなら『日本語』を選択するだけで、字幕の日本語を読みながら英語のコースを学ぶことができます！

Udemyの日本語設定

 

コースの特徴

次に、このコースの特徴を見てみましょう。

 

このコースは、14セクションで構成されています。

Matplotlibは『セクション6』にあります。

 

学習する時間は、トータルでたったの『1時間42分』です。

エラーでつまずいても、『2～3時間あれば』余裕で終わる内容です。

 

そしてこのコースのMatplotlibセクションで最も注目して欲しい特徴はー

ことです。

 

これは非常に重要なことです。

なぜなら、Pythonのデータ分析ではー

からです。

 

PandasやNumPyのキホンは単体でも学べます。

しかし、実務ではPandasやNumPyを単体で使う場面はありません。

これらは常にセットで使われています。

そしてPandasやNumPyを使って分析した内容を可視化する時に、Matplotlibを使うのです。

 

このように実務でやっていることを『Python for Financial Analysis and Algorithmic Trading』のMatplotlibセクションでは学ぶことができるのです。

しかも2～3時間足らずで!

 

英語の勉強にもなる

また、『Python for Financial Analysis and Algorithmic Trading』では以下の特徴もあります。

 

これもかなり重要です。

なぜなら、プログラミングの学習では英語力次第で成長スピードが全然違ってくるからです。

 

プログラミングの学習に関する情報の9割は英語です（ジェイの印象）。

なのでプログラミングの学習をすることはー

ということなのです。

 

日本には英語が苦手な人が多いです。

しかしこれからの時代、そんなことは言ってられません。

なので『Python for Financial Analysis and Algorithmic Trading』での学習をきっかけに、英語アレルギーを克服することをおすすめします！

 

今回のまとめ

みなさん、たったの『2～3時間』です！

スマホゲームやYouTubeを少しガマンすれば終わる内容です！

ぜひ挑戦しみてください！