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目次
本記事で紹介するグラフ
本記事前半では、Python・Matplotlibを用いて上記グラフを出力する方法について解説します。後半では、詳細なグラフデザインを可能とするmatplotlibの引数指定方法について解説します。
Python Matplotlibを活用したグラフ作成
グラフ出力に必要なライブラリとして、下記を事前にインポートしておきましょう。
import matplotlib.pyplot as plt
#フォントの日本語対応
from matplotlib import rcParams
rcParams["font.family"] = "sans-serif"
rcParams["font.sans-serif"] = "Hiragino Maru Gothic Pro"
折線グラフ
#01 データ
X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
Y = [2,4,6,8,10,12,14,16,18,20]
#02 軸ラベル
plt.title("グラフのタイトル")
plt.xlabel("x軸ラベル")
plt.ylabel("y軸ラベル")
#03 折線グラフ
plt.plot(X,Y)
plt.show()
垂直棒グラフ
#01 データ
X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
Y = [2,4,6,8,10,12,14,16,18,20]
#02 軸ラベル
plt.title("グラフのタイトル")
plt.xlabel("x軸ラベル")
plt.ylabel("y軸ラベル")
#03 垂直棒グラフ
plt.bar(X,Y)
plt.show()
水平棒グラフ
#01 データ
X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
Y = [2,4,6,8,10,12,14,16,18,20]
#02 軸ラベル
plt.title("グラフのタイトル")
plt.xlabel("x軸ラベル")
plt.ylabel("y軸ラベル")
#03 水平棒グラフ
plt.barh(X,Y)
plt.show()
円グラフ
#01 データ
figure = [30,40,20,10]
#02 ラベル名・ラベルカラー
label_list = ["好き", "普通","苦手","嫌い"]
color_list = ["blue", "red", "yellow", "green"]
#03 円グラフ
plt.pie(figure, labels=label_list, colors=color_list, autopct="%1.1f%%",wedgeprops={"edgecolor":"black"})
plt.show()
散布図
#01 データ
X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
Y = [2,4,6,8,10,12,14,16,18,20]
#02 軸ラベル
plt.title("グラフのタイトル")
plt.xlabel("x軸ラベル")
plt.ylabel("y軸ラベル")
#03 散布図
plt.scatter(X,Y)
plt.show()
ヒストグラム
#01 データ
data = [52,52,53,53,54,55,57,57,58,60,61,63,64,64,67]
#02 軸ラベル
plt.title("グラフのタイトル")
plt.xlabel("x軸ラベル")
plt.ylabel("y軸ラベル")
#03 ヒストグラム
plt.hist(data,bins=10)
plt.show()
Matplotlib引数指定を駆使した書式設定・グラフデザイン
ここからはmatplotlib.pyplotで用いる代表的な引数を紹介します。引数設定を駆使することで良質なグラフデザインが実現できるでしょう。
グラフ共通
引数名 | 概要 | デフォルト |
---|---|---|
alpha | グラフの透過度を指定(0.0〜1.0) | 1.0 |
color | グラフの色を指定(“red”|”blue”|”yellow”|等) 詳細は公式ページ参照 |
– |
label | 凡例を指定 | – |
linestyle(ls) | グラフ線の種類を指定(‘-‘|’–‘|’-.’|’:’|’ ‘|”|’solid’|’dashed’|’dashdot’|’dotted’) | – |
linewidth(lw) | 線の太さを指定 | 1.0 |
marker | マーカーの形を指定(‘+’|’,’|’.’|’1’|’2’|’3’|’4′) | – |
markeredgecolor(mec) | マーカーの端色を指定(“red”|”blue”|”yellow”|等) | – |
markerfacecolor(mfc) | マーカー内部(fill)の色を指定(“red”|”blue”|”yellow”|等) | – |
markersize(ms) | マーカーのサイズを指定(1.0|2.0|3.0・・・) | – |
markeredgewidth(mew) | マーカーの幅を指定(1.0|2.0|3.0・・・) | – |
visible | グラフの表示可否を指定(True|False) | True |
ヒストグラム
引数名 | 概要 | デフォルト |
---|---|---|
align | 棒の表示位置(‘left’|‘mid’|‘right’) | ‘mid’ |
bins | 表示するビン(階級)の数 | 10 |
cumulative | 累積ヒストグラムの出力可否(Trueだと最小値からヒストグラムを積む上げる) | False |
color | ヒストグラムの色 | – |
histtype | ヒストグラムの形状(‘bar’|‘barstacked’|‘step’|‘stepfilled’) | bar |
label | 凡例 | – |
log | 縦軸における対数目盛の表示可否(True|False) | False |
orientation | ヒストグラムの出力方向(“vertical”|”horizontal”) | “vertical” |
range | 表示するビンの範囲指定 | range=(最小値、最大値) |
【参考】Pythonでのデータ前処理・分析・可視化
当サイトではPythonを用いた「データ前処理手法」「データ分析」「グラフや表を用いた可視化」手法について幅広く解説しております。AI・機械学習にも応用できる内容となっておりますため、興味がある方は併せてご確認下さい。
Pythonを活用したデータ処理・分析手法一覧
【参考】Pythonとは・できること一覧
Pythonでできること・副業案件の探し方
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最後に
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