前提・実現したいこと
初心者です。pandas,matplotlib等を用いてexcelファイル値から散布図を作成しています。
元のexcelファイルではx軸に代入する値の書式はパーセントですが、作成したグラフでは例)10%→0.1と認識されてしまいます。また、y軸に関しても元データでは0.000の書式で入っているものを目盛では".000"の形で表示したいです。
各サイトで掲載されている
ax.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter())
の類のコードを参照しましたが、どうやらその他のコードも組み替えないと使えない?ような感じが致しました。
できるだけここまで作成した以下のコードを崩さず組み込みたいと考えています。
説明足らずかもしれませんが、ご教授の程よろしくお願い致します。
発生している問題・エラーメッセージ
該当のソースコード
Python
1import pandas as pd 2import numpy as np 3import matplotlib.pyplot as plt 4import japanize_matplotlib 5import seaborn as sns 6#pandasのデフォルト表示を少数2桁までで固定 7pd.options.display.float_format="{:.2f}".format 8#excelファイル読み込み 9df = pd.read_excel("sample.xlsx",header=[0],usecols=[3,4,5,6,7,8,9,11,12,13,14,15,16,17,18]) 10#x,yを定義づけ 11x=df[["X"]] 12y=df[["Y"]] 13#画像サイズ、軸サイズ調整 14plt.figure(figsize=(11,7.5)) 15plt.axis([0,1,0,1]) 16#グラフのx,y指定&● 17plt.plot(x,y,"o",color="#007FFF") 18#グラフのラベル設定 19plt.xlabel("X",fontsize=15) 20plt.ylabel("Y",fontsize=15) 21#回帰分析のライブラリscikit-learnを使用&LinearRegressionは線形回帰を表す 22from sklearn.linear_model import LinearRegression 23mod=LinearRegression() 24#モデルをx,yに合わせる 25mod.fit(x,y) 26#線を記載 27plt.plot(x,mod.predict(x),linestyle="solid",color="#FF7F00") 28#回帰式&各係数表示 29print("回帰式:y=%.2fx + %.1f" %(mod.coef_,mod.intercept_)) 30print("決定係数 R^2:","{:.3f}".format(mod.score(x,y))) 31xx=df.loc[:,["X"]].values.T 32yy=df.loc[:,["Y"]].values.T 33from scipy.stats import pearsonr 34a,b = pearsonr(np.ravel(xx),np.ravel(yy)) 35print("相関係数 r: ","{:.3f}".format(a)) 36print("p値:","{:.5f}".format(b))
試したこと
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
VScode
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2021/09/01 09:36
2021/09/02 00:48