python x データ分析 | グラフ描画について情報整理(Matplotlib)~その1~

python x データ分析 | グラフ描画について情報整理(Matplotlib)~その1~

pythonの基本の「き」である「グラフ描画」。

Matplotlibについて、改めて情報整理です。

Matplotlib

公式サイトでは非常に多くのサンプルが紹介されています。

基本的な使い方

Matplotlibは、Pythonでデータの可視化を行うための主要なライブラリです。以下に、Matplotlibの基本的な使い方に関する情報を整理します。

matplotlibのインストール

pipからのインストールは以下の通り

pip install matplotlib

ライブラリのインポート

Matplotlibのpyplotモジュールをpltとしてインポートします。

import matplotlib.pyplot as plt

グラフのプロット

plot関数を使用してデータをグラフ上にプロットします。

plt.plot(x, y)

xはx軸の値の配列、yはそれに対応するy軸の値の配列です。

グラフの表示

show関数を呼び出すことで、作成したグラフを表示します。

plt.show()

Sampleコード

例えば、x = [1, 2, 3]y = [4, 5, 6]の場合、(1, 4)、(2, 5)、(3, 6)の点がグラフ上にプロットされます。

import matplotlib.pyplot as pltx = [1,2,3]
y = [4,5,6]
plt.plot(x,y)

plt.show()

タイトルと軸ラベル

title関数でグラフのタイトルを設定、

xlabel関数とylabel関数でx軸とy軸のラベルを設定します。

import matplotlib.pyplot as pltx = [1,2,3]
y = [4,5,6]
plt.plot(x,y)
plt.title('Title')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

マーカーと線の色

さまざまな種類のマーカーを使用することができます。以下にいくつかの一般的なマーカーの種類を示します。

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3]
y = [4,5,6]
plt.plot(x, y, marker='o', color='red', markersize=8)
plt.title('Title')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

plt.show()

点線

グラフを点線にするには、linestyleパラメータに'dotted'または':'を指定します。以下に具体的な例を示します。

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3]
y = [4,5,6]
plt.plot(x, y, marker='o', color='red', markersize=8,linestyle='dotted')
plt.title('Title')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

plt.show()

2つのグラフを重ねる

2種類のグラフを重ねるには、plot()関数を複数回呼び出して、データを重ねます。以下に、具体的な例を示します。

import matplotlib.pyplot as plt
x1 = [1, 2, 3]
y1 = [4, 5, 6]
x2 = [1, 2, 3]
y2 = [2, 4, 6]
plt.plot(x1, y1, marker='o', label='Data 1')
plt.plot(x2, y2, marker='x', label='Data 2')
plt.legend() #凡例

plt.show()

2つのグラフを横に並べる

複数のグラフを横に並べるには、subplots()関数を使用して複数のサブプロットを作成し、それぞれのサブプロットに対してグラフを描画します。以下に、具体的な例を示します。

import matplotlib.pyplot as plt

x1 = [1, 2, 3]
y1 = [4, 5, 6]
x2 = [1, 2, 3]
y2 = [2, 4, 6]

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2) # サブプロットの作成(1行2列)

ax1.plot(x1, y1,marker='o', label='Data 1')
ax1.set_title('Graph 1')
ax1.legend()

ax2.plot(x2, y2, marker='x', label='Data 2')
ax2.set_title('Graph 2')
ax2.legend()

plt.show()

fig, (ax1, ax2)としてサブプロットのオブジェクトを取得し、それぞれのサブプロットに対してplot()関数を使用してグラフを描画しています。

今回は以上です!

ではまた!