Matplotlibを使ってJupyter Notebook上でヒストグラムや散布図を表示させる方法です。

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データ準備

1列目がx、2列目がy軸を想定したサンプルデータを2つ用意しました。

test1.csv

test2.csv

Jupyter Notebookを開いて、各種importです。

%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

データを読み込みます。

df1 = pd.read_csv("test1.csv", names=["x", "y"])
df2 = pd.read_csv("test2.csv", names=["x", "y"])

dfはPandasのDataFrameのオブジェクトになります。

CSVからの読み込みとDataFrameの扱いについては以前の記事参照。
DataFrameに対する基本操作を試す - Qiita

CSVファイルのデータを折れ線グラフに

plt.plot(df1["x"], df1["y"])

df1["x"]、df1["y"]はPandasのSeriesのオブジェクトで、plt.plotに渡せるようです。

2つのグラフを重ねることもできます。

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df1["x"], df1["y"])
ax1.plot(df2["x"], df2["y"])

y = x^2 + 3x + 80

という関数のグラフを書いてみます。

x3 = np.linspace(0, 6, 13)
y3 = x3 * x3 + 3.0 * x3 + 80.0
plt.plot(x3, y3)

np.linspace(0, 6, 7)は0 , 0.5, 1 , 1.5, 2 , 2.5, 3 , 3.5, 4 , 4.5, 5 , 5.5, 6という要素を持つNumPyのndarrayという配列を返します。0と6を両端にして全部で13個の数値を均等に並べた配列です。

ndarrayに四則演算を施すと同じ要素数のndarrayになるので、x3 * x3 + 3.0 * x3 + 80.0も7個の数値を含むndarrayになります。

xとyをそれぞれ配列にしてplt.plotに渡せばCSVデータと同じようにグラフにできます。plt.plotには先ほどはPandasのSeriesを渡していましたが、NumPyのndarrayも渡せるようです。

CSVファイルのデータと重ねての表示もできます。

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df1["x"], df1["y"])
ax1.plot(df2["x"], df2["y"])
ax1.plot(x3, y3)

plotにmarkerという引数を渡すと、データの点の形を指定できます。

x3 = np.linspace(0, 6, 13)
y3 = x3 * x3 + 3.0 * x3 + 80.0
plt.plot(x3, y3, marker=".")

x3 = np.linspace(0, 6, 13)
y3 = x3 * x3 + 3.0 * x3 + 80.0
plt.plot(x3, y3, marker="o")

markerに指定できる文字列は以下のレファレンスを参照。
matplotlib.markers — Matplotlib 3.1.1 documentation

linewidthという引数で先の幅を指定できます。0を指定すると線なしになります。

x3 = np.linspace(0, 6, 13)
y3 = x3 * x3 + 3.0 * x3 + 80.0
plt.plot(x3, y3, marker="o", linewidth=0)

その他のオプションも以下のレファレンスに載っています。
matplotlib.pyplot.plot — Matplotlib 3.1.1 documentation

以上。