matplotlibとは

Matplotlib はPythonのグラフ描画のためのライブラリです。

Matplotlibを使うことで、グラフの描画やデータの可視化が簡単に行えます。折れ線グラフ、ヒストグラムや散布図などグラフ描画する事が可能です。公式ギャラリーにて実際の例を見ることでより理解が深まりますので参考にして頂ければと思います。

Matplotlibのインストール

pipコマンドを用いたMatplotlibのインストールは下記のコマンドでインストール出来ます。Macの方はターミナル、Windowsの方はコマンドプロンプト上で実行することでインストールが出来ます。

pip install matplotlib

問題を報告するJupyter Notebookをお使いの方は、起動したNotebookのセルに、先頭に!マークをつけて実行することでインストールすることが出来ます。

!pip install matplotlib

棒グラフ

棒グラフは、複数の独立した項目同士のデータを比較する時に利用するグラフです。pyplotモジュールのbar()で作ることが出来ます。

# Jupyter Notebookを利用している方のみ記述してください。
%matplotlib inline 
import matplotlib.pyplot as plt
a = range(0, 7)
b = [55,21,61,98,85,52,99]
plt.bar(a, b)
# plt.barh(a, b) # 横棒の棒グラフ
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 棒グラフ
m = ("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7","8","9","10","11","12")
y_pos = np.arange(len(m)) # 下記のような11個のリストを作成
# [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]

# 変数mを定義しない場合、以下のようにnumpyのarange、rangeを用いて記述する事も可能です。
# y_pos = np.arange(0, 12)
# y_pos = range(0, 12)

# 下記sales変数内の数値を変更して、色々実行してみてください。
sales = [10 ,18 ,32,54,65,96, 120, 140, 145,162, 188, 202]
# bar()の第一引数のy_posはx座標を意味しています。（横軸の設定）
# alphaに数値を渡すことで、透明度を調整できます。　（0で完全な透明。1で透明度0）
plt.bar(x=y_pos, height=sales, alpha=0.5)

# 下記と同じ
# plt.bar([ 0, 1,2 ,3 , 4 , 5 , 6,  7,  8,  9 ,10, 11],sales, alpha=0.5)
plt.ylabel("Usage")
plt.title("Sales Trends") # 売上推移
plt.show()

ちなみに横棒のグラフはplt.barh()で作ることが出来ます。

# Jupyter Notebookを利用している方のみ記述してください。
%matplotlib inline 
import matplotlib.pyplot as plt
a = range(0, 7)
b = [55,21,61,98,85,52,99]
plt.barh(a, b)
# plt.barh(a, b) # 横棒の棒グラフ
plt.show()

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