Pythonのグラフ描画用ライブラリに「Matplotlib」があります。
数値解析や機械学習など、グラフを描画していく上で欠かせないツールです。
本記事では、そんなPython基礎となるグラフの描画について、詳しくご説明します。
Matplotlib
Matplotlibの導入方法と基本的な使用方法をご説明します。
Matplotlibのインストール
MatplotlibはPythonのグラフ描画用ライブラリです。
指定データから様々なグラフを作成することができます。
しかし、Matplotlibは外部ライブラリであり、標準では用意されていません。
そのため、使用するためにまずは、以下コマンドを入力したインストールが必要になります。
pip install matplotlib
Matplotlibの使用方法
Matplotlibの基本的な使用方法は以下の通りです。
連続データ作成の際は、最初にNumPyもインポートします。
- matplotlib.pyplotをインポート
- x座標のデータ群を作成
- y座標のデータ群を作成
- plot()関数でプロット
- show()関数で描画
グラフの描画
Matplotlibを使用した、基本的なグラフの作成例を以下にご紹介します。
折れ線グラフ
#input
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
y = [1,3,2,5,1]
plt.plot(x,y,marker="o")
plt.show()
上例のplot()関数の引数の「marker=”o”」は、マーカーを指定しています。
マーカー指定の種類については、こちらを参照ください。
棒グラフ
#input
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(0,5)
y = [100,50,80,20,60]
plt.bar(x,y)
plt.show()
上例の通り、縦棒グラフはbar()関数で作成できます。
対して、横棒グラフはbarh()関数で作成します。
横棒グラフの例を以下にご紹介します。
#input
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(0,5)
y = [100,50,80,20,60]
plt.barh(x,y)
plt.show()
円グラフ
円グラフはpie()関数で作成できます。
引数のlabelsでラベルを、colorsで色を指定します。
色の種類については、こちらを参考にしてください。
またグラフタイトルはtitle()関数で指定できますので、下例で指定してみます。
#input
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ["apple","orange","banana","peach"]
data = [30,20,10,40]
colors = ["red","orange","yellow","hotpink"]
plt.pie(data,labels=labels,colors=colors)
plt.title("fruits")
plt.show()
散布図
散布図はscatter()関数で作成できます。
#input
import matplotlib.pyplot as plt
x = [31,55,61,101,50,94,20,10]
y = [21,57,88,43,17,115,39,77]
plt.scatter(x,y,marker="*",c="lime")
plt.show()
複数グラフ
複数のグラフを並べて表示するには、add_subplot()関数を使用します。
#input
import matplotlib.pyplot as plt
x1,y1 = range(0,3),[100,300,200]
x2,y2 = range(0,3),[250,150,50]
fig = plt.figure()
f1 = fig.add_subplot(1,2,1)
f1.bar(x1,y1,color="red")
f1.set_title("cherry")
f2 = fig.add_subplot(1,2,2)
f2.bar(x2,y2,color="blueviolet")
f2.set_title("blueberry")
plt.show()
まとめ
この記事では、Python基礎となるグラフの描画について、ご説明しました。
本記事を参考に、ぜひ色々なグラフの作成を試してみて下さい。
参考
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