#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# # B.1 pyplotでの可視化

# In[4]:


import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np # numpyも使用するので、併せてimport


# In[7]:


# jupyter notebookでは必要
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')


# In[2]:


x = np.array([1,2,3,4,5]) # xにnumpyの配列を代入
y = np.array([0,0,0,1,1]) # yにnumpyの配列を代入


# ## B.1.1 散布図

# In[8]:


plt.scatter(x,y); # 散布図を描画


# ## B.1.2 折れ線グラフ

# In[10]:


plt.plot(x, y);


# In[11]:


plt.plot(x,y, label = '0') # labelを0に設定
plt.plot(x,y+1, label = '1') # yをy+1に設定、labelは1に設定
plt.plot(x,y+2, label = '2') # yをy+2に設定、labelは2に設定
plt.legend() # 凡例を表示


# ## B.1.3 棒グラフ
# 

# In[13]:


plt.bar(x,x);


# ## B.1.4 複数の図を同時に描く

# In[18]:


plt.subplot(221) # 2行2列の1つめ
plt.scatter(x,y)

plt.subplot(222) # 2行2列の2つめ 
plt.plot(x,y)

plt.subplot(2,2,3) # 2行2列の3つめ、このように,区切りも可能
plt.plot(x,y, label = '0')
plt.plot(x,y+1, label = '1')
plt.plot(x,y+2, label = '2')
plt.legend(loc = 'upper left');

plt.subplot(224) # 2行2列の4つめ
plt.bar(x,x)


# # B.2 pyplotのfigure関数を用いる方法

# In[21]:


# Figureのインスタンスを生成
fig = plt.figure()

# Axesのインスタンスを生成
ax1 = fig.add_subplot(311)
ax2 = fig.add_subplot(312)
ax3 = fig.add_subplot(313)

# ax1,ax2,ax3にplot
ax1.bar(x, x)

ax2.scatter(x, y+1)

ax3.plot(x,y, label = '0')
ax3.plot(x,y+1, label = '1')
ax3.plot(x,y+2, label = '2')
ax3.legend(loc='upper left')