グラフの作成 | Matplotlibの利用 | Python本格超入門

現在作成中です。今後加筆修正してまいります。
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グラフの作成 – Matplotlibの利用

Pythonでデータの可視化を行う際、最もよく使われるライブラリの一つがMatplotlibです。このライブラリを使用すると、様々な形式のグラフを作成し、データを視覚的に理解しやすくすることができます。本記事では、Matplotlibを使用して基本的なグラフを作成する方法を解説します。

Matplotlibのインストール

まず、Matplotlibを使用するにはライブラリのインストールが必要です。以下のコマンドを使用してインストールを行います。

pip install matplotlib

基本的なグラフの作成

ここでは、Matplotlibを使用して基本的な折れ線グラフを作成する例を示します。

import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

# グラフを作成
plt.plot(x, y)

# グラフのタイトルとラベルを設定
plt.title('X vs Y')
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')

# グラフを表示
plt.show()

コードの説明

  • import matplotlib.pyplot as plt：Matplotlibのpyplotモジュールをインポートし、pltとして使用します。
  • xとy：X軸とY軸のデータをリストとして準備します。
  • plt.plot()：X軸とY軸のデータを基に折れ線グラフを作成します。
  • plt.title()、plt.xlabel()、plt.ylabel()：グラフのタイトル、X軸、Y軸のラベルをそれぞれ設定します。
  • plt.show()：グラフを表示します。

散布図の作成

次に、散布図を作成する方法を紹介します。散布図は、データの分布や相関関係を視覚化するのに役立ちます。

import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

# 散布図を作成
plt.scatter(x, y)

# グラフのタイトルとラベルを設定
plt.title('Scatter Plot')
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')

# グラフを表示
plt.show()

コードの説明

  • plt.scatter()：X軸とY軸のデータを使用して散布図を作成します。

棒グラフの作成

次に、棒グラフを作成します。棒グラフはカテゴリごとのデータ比較に適しています。

import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [3, 7, 2, 5, 4]

# 棒グラフを作成
plt.bar(categories, values)

# グラフのタイトルとラベルを設定
plt.title('Bar Graph')
plt.xlabel('カテゴリー')
plt.ylabel('値')

# グラフを表示
plt.show()

コードの説明

  • plt.bar()：カテゴリ（categories）に対応する値（values）を使って棒グラフを作成します。

ヒストグラムの作成

ヒストグラムはデータの分布を視覚化する際に非常に便利です。以下に、ヒストグラムを作成する例を示します。

import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]

# ヒストグラムを作成
plt.hist(data, bins=5)

# グラフのタイトルとラベルを設定
plt.title('Histogram')
plt.xlabel('値')
plt.ylabel('頻度')

# グラフを表示
plt.show()

コードの説明

  • plt.hist()：データのリストを渡し、ヒストグラムを作成します。binsはヒストグラムの区間数を指定します。

カスタマイズとスタイル

Matplotlibは、グラフのスタイルやデザインを自由にカスタマイズできます。線の色やマーカー、スタイルなどを指定することで、グラフをより見やすくすることができます。

import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

# グラフをカスタマイズして作成
plt.plot(x, y, color='red', marker='o', linestyle='--')

# グラフのタイトルとラベルを設定
plt.title('カスタマイズされたグラフ')
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')

# グラフを表示
plt.show()

コードの説明

  • color='red'：線の色を赤に指定します。
  • marker='o'：データポイントを丸で表示します。
  • linestyle='--'：破線スタイルで描画します。

まとめ

Matplotlibを使用すると、折れ線グラフ、散布図、棒グラフ、ヒストグラムなど、さまざまな形式のグラフを簡単に作成できます。基本的な使い方に慣れることで、データの可視化や分析が効率的に行えるようになります。また、グラフのカスタマイズ機能を活用することで、視覚的に魅力的なグラフを作成することが可能です。

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