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で用いる線のマーカーの形・色、線の種類について確認していきます。
1. マーカー形状の設定
マーカーは主に以下の表の種類があります。それらを描画すると以下の図のようになります。
| 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 |
2. マーカーの色の設定
マーカーは主に以下の表の種類があります。それらを描画すると以下の図のようになります。
| 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 |
3. 16進数のコードでマーカーの色の設定
HTMLなどで用いられる16進数のコードでもマーカーの色を設定できます。
4. 線の種類の設定
線の種類は主に以下の表の種類があります。それらを描画すると以下の図のようになります。
| 文字 | 線の種類 | 文字 | 線の種類 |
|---|---|---|---|
| ':' | 点線 | '-.' | 1点鎖線 |
| '--' | 破線 | '-' | 実線 |
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で用いる線のマーカーの形・色、線の種類について確認しました。matplotlibで綺麗な図を作成しようとすると、本記事の内容が必要になってくると思いますので、ぜひご活用ください。
