はじめに
matplotlibは様々な種類のグラフを描画するライブラリで、描画できるのは主に2次元のプロットですが、3次元プロットの機能も追加されてきています。
例えば以下の様なグラフを作成することができます。
- ヒストグラム
- 散布図
- 折れ線グラフ
- 円グラフ
本記事では、matplotlibを用いて折れ線グラフを例に基本的なグラフの描画方法を確認していきます。
- はじめに
- 1. matplotlibのインストール
- 2. 単純な描画
- 3. グラフのX軸、y軸の表示範囲の変更
- 4. ラベルの作成
- 5. 複数データの描画
- 6. 補助線の追加
- 7. グラフの保存
- 8. グラフのデータの描画デザイン
- オススメ書籍
- スキル修得＆転職
- おわりに
1. matplotlibのインストール
以下のコマンドでmatplotlibをインストールすることができます。
2. 単純な描画
それでは、早速グラフの描画をしていきましょう。今回は基本的なグラフの描画方法を確認していきます。
以下のコード例では、必要なライブラリをインポートして、numpyを用いてデータ配列を生成し、そのデータを描画しています。plt.plotとすることで折れ線グラフを描画できます。
3. グラフのX軸、y軸の表示範囲の変更
plt.xlim()とplt.ylim()を追記することでグラフのX軸とY軸の表示範囲を変更することができます。今回はx軸の範囲を-10から10までに、y軸の範囲を-2から2までに変更しています。
4. ラベルの作成
次はグラフのタイトル、X軸、Y軸にラベルを描画していきます。タイトルラベルの描画はplt.title()をX軸・Y軸のラベルの描画にはplt.xlabel()、plt.ylabel()を用いることで描画できます。
5. 複数データの描画
次は、複数のデータをグラフに描画させます。以下のコード例の様に2つのデータを描画させたい場合にはplt.plotに各々のデータを引数にすることで描画できます。なお、plt.plotにlabel=''を追加して、plt.legend()を追記すると凡例が表示されます。
6. 補助線の追加
plt.grid()を追記することで補助線が描画されます。
7. グラフの保存
ここまで描画できるとそこそこ使えるものになるかと思いますので、一旦グラフ保存の方法を確認します。
グラフを画像で保存するには、plt.savefig('保存したい名前')を追記してください。このプログラムを実行すると、test6.pngという画像ファイルが生成されます。
png形式以外の保存形式もあります。こちらの記事を参考にしていください。
8. グラフのデータの描画デザイン
次に、グラフの描画データの色や形などを変更する方法です。plt.plot()の引数にcolor、marker、lsを渡すと折れ線グラフの色、プロットの形、線の種類が変更されます。color、marker、lsの種類を以下に示します。
| 文字 | 色の意味 | 文字 | 色の意味 |
|---|---|---|---|
| 'red' or 'r' | 赤 | 'magenta' or 'm' | マゼンタ |
| 'blue' or 'b' | 青 | 'yellow' or 'y' | 黄 |
| 'green' or 'g' | 緑 | 'black' or 'k' | 黒 |
| 'cyan' or 'c' | シアン | 'white' or 'w' | 白 |
| 文字 | マーカの形 | 文字 | マーカの形 |
|---|---|---|---|
| '.' | 点 | '*' | 星 |
| ',' | ピクセル | '1' | Y |
| 'o' | 丸 | '2' | Y(上下反転) |
| 'v' | 下三角形 | '3' | Y(90度右回り) |
| '^' | 三角形 | '4' | Y(90度左回り) |
| '<' | 左三角形 | '+' | + |
| '>' | 右三角形 | 'x' | x |
| 's' | 四角形 | 'X' | x (filled) |
| 'p' | 五角形 | 'D' | ひし形 |
| 'h' | 六角形 | 'd' | 細いひし形 |
| '8' | 八角形 | '' | マーカー無し |
| 文字 | 線の種類 | 文字 | 線の種類 |
|---|---|---|---|
| ':' | 点線 | '-' | 1点鎖線 |
| '--' | 破線 | '-' | 実線 |
さらに、グラフ全体の文字の種類、大きさ、X軸・Y軸の目盛りの向きの変更をするには、以下のplt.rcParamsの部分を追記します。その他にもデザインを変更することができますが、ここでの紹介は省略します。詳しく知りたい方はこちらの記事が参考になります。
オススメ書籍
Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
Python3エンジニア認定データ分析試験の教科書にもなっている書籍で、データ分析に必要なPythonの基礎手法を身に付けることができます。具体的には、numpyとpandasを用いたデータの前処理、matplotlibを用いたデータのグラフ化、scikit-learnを用いた機械学習の基礎記述方法を身に付けることができます。これ一つで基礎はバッチリで、実務でも十分活用できると思います。個人的には見やすい書籍でした。
データサイエンス教本 Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・深層学習・信号処理・時系列データ分析
こちらの書籍は初心者から少し記述できるようになった人、かつ数学的な理論と一緒にPythonの記述方法を理解したい方にオススメです。統計分析、パターン認識、深層学習、信号処理、時系列データといった幅広く実務で使用する手法を学びたい方にもオススメです。
東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析~
こちらの基礎を抑えながら実務で必要なPython記述法を学べる書籍です。基礎を一つ一つ抑えるというよりも実務で活用できるように必要な知識を身に付けられると感じました。これ一冊あれば十分かなと思いました。
スキル修得＆転職
近年、DXの進展に伴うデジタル人材の需要の高まりに追いついていない状況が続いていると経済産業省がホームページで記載している通り、DX人材、IT人材が不足しているのが現状です。さらにコンピュータの性能向上やAI技術の発展により、よりDX人材、IT人材の需要が高まってきます。さらには、今後の長期間安定して職がある業種とも考えられます。
以下の求人では、IT業界の転職や、IT未経験だけどIT人材を志望する就活を支援してくれます。無料で会員登録もできるので、まずは登録だけでもして様子を見てみてはいかがでしょうか？
▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼
▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲
おわりに
本記事では、matplotlibを用いて折れ線グラフを例に基本的なグラフの描画方法を確認しました。今回の内容は基本的な描画方法なのでしっかりマスターしておきましょう。
