Pythonのmatplotlibを使用したグラフの描画方法とは？グラフの分割表示や並列表示などについても紹介！

この記事でわかること

システム
エンジニア

Pythonのmatplotlibを使ってグラフを描くにはどうすればいいのですか。

プロジェクト
マネージャー

それでは、Pythonでのmatplotlibを使ったグラフ描画の方法についてご紹介しましょう。

[Python]plotでグラフを描画してみよう！

今回は、Pythonでのmatplotlibを使ったグラフ描画の方法について説明します。matplotlibを使えば、折れ線グラフや円グラフ、棒グラフなど、様々なグラフを描画できます。グラフの分割表示や並列表示などについても紹介します。

Pythonでのmatplotlibを使ったグラフ描画に興味のある方はぜひご覧ください。

折れ線グラフ

Pythonでは、matplotlibのplot関数で、折れ線グラフを描画できます。実際のソースコードを見てみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt # プロットデータ x = ['Jan.', 'Feb.', 'Mar.', 'Apr.', 'May.', 'Jun.'] y1 = [110, 40, 30, 20, 90, 100] y2 = [40, 10, 40, 80, 60, 90] y3 = [60, 70, 20, 70, 80, 110] # プロット plt.plot(x, y1, marker="o", color = "blue", linestyle = "--", label="test1") plt.plot(x, y2, marker="v", color = "red", linestyle = ":", label="test2"); plt.plot(x, y3, marker="^", color = "green", linestyle = "-", label="test3"); # タイトル、X軸名、Y軸名 plt.title("title") plt.xlabel("x label") plt.ylabel("y label") # 凡例 plt.legend() # プロット表示 plt.show()

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import matplotlib.pyplot as plt   # プロットデータ x = ['Jan.', 'Feb.', 'Mar.', 'Apr.', 'May.', 'Jun.'] y1 = [110, 40, 30, 20, 90, 100] y2 = [40, 10, 40, 80, 60, 90] y3 = [60, 70, 20, 70, 80, 110]   # プロット plt.plot(x, y1, marker="o", color = "blue", linestyle = "--", label="test1") plt.plot(x, y2, marker="v", color = "red", linestyle = ":", label="test2"); plt.plot(x, y3, marker="^", color = "green", linestyle = "-", label="test3");   # タイトル、X軸名、Y軸名 plt.title("title") plt.xlabel("x label") plt.ylabel("y label")   # 凡例 plt.legend()   # プロット表示 plt.show()

円グラフ

Pythonでは、matplotlibのpie関数で、円グラフを描画できます。実際のソースコードを見てみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt # ラベルと値の指定 labels = ["F", "E", "D", "C", "B", "A"] values = [10, 20, 30, 40, 50, 60] # 円グラフの強調（飛び出し） ex = [0, 0, 0, 0, 0, 0.1] # 色の指定 colors = ["r", "c", "b", "m", "y", "g"] # 円グラフ描画 plt.pie(values, explode = ex, startangle = 90, labels = labels, autopct = '%1.1f%%', colors=colors) # タイトル plt.title("title", fontsize = 22) # プロット表示 plt.show()

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import matplotlib.pyplot as plt   # ラベルと値の指定 labels = ["F", "E", "D", "C", "B", "A"] values = [10, 20, 30, 40, 50, 60]   # 円グラフの強調（飛び出し） ex = [0, 0, 0, 0, 0, 0.1]   # 色の指定 colors = ["r", "c", "b", "m", "y", "g"]   # 円グラフ描画 plt.pie(values, explode = ex, startangle = 90, labels = labels, autopct = '%1.1f%%', colors=colors)   # タイトル plt.title("title", fontsize = 22)   # プロット表示 plt.show()

棒グラフ

Pythonでは、matplotlibのbar関数で、棒グラフを描画できます。実際のソースコードを見てみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt # プロットデータ labels = ['Jan.', 'Feb.', 'Mar.', 'Apr.', 'May.', 'Jun.'] x = range(0, 6) y = [10, 20, 30, 40, 50, 60] # タイトル、X軸名、Y軸名 plt.title("title") plt.xlabel("x label") plt.ylabel("y label") # 棒グラフを描画する plt.bar(x, y, color="orange", tick_label = labels) #プロット表示 plt.show()

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import matplotlib.pyplot as plt   # プロットデータ labels = ['Jan.', 'Feb.', 'Mar.', 'Apr.', 'May.', 'Jun.'] x = range(0, 6) y = [10, 20, 30, 40, 50, 60]   # タイトル、X軸名、Y軸名 plt.title("title") plt.xlabel("x label") plt.ylabel("y label")   # 棒グラフを描画する plt.bar(x, y, color="orange", tick_label = labels)   #プロット表示 plt.show()

積み上げ棒グラフ

Pythonでは、積み上げ棒グラフにすることもできます。実際のソースコードを見てみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt # プロットデータ labels = ['Jan.', 'Feb.', 'Mar.', 'Apr.', 'May.', 'Jun.'] x = range(0, 6) y1 = [10, 20, 30, 40, 50, 60] y2 = [10, 20, 30, 40, 50, 60] # タイトル、X軸名、Y軸名 plt.title("title") plt.xlabel("x label") plt.ylabel("y label") # 棒グラフ描画 plt.bar(x, y1, color="orange", tick_label = labels, label="test1") plt.bar(x, y2, bottom=y1, color="green", label="test2") # 凡例 plt.legend() #プロット表示 plt.show()

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import matplotlib.pyplot as plt   # プロットデータ labels = ['Jan.', 'Feb.', 'Mar.', 'Apr.', 'May.', 'Jun.'] x = range(0, 6) y1 = [10, 20, 30, 40, 50, 60] y2 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]   # タイトル、X軸名、Y軸名 plt.title("title") plt.xlabel("x label") plt.ylabel("y label")   # 棒グラフ描画 plt.bar(x, y1, color="orange", tick_label = labels, label="test1") plt.bar(x, y2, bottom=y1, color="green", label="test2")   # 凡例 plt.legend()   #プロット表示 plt.show()

分割表示

Pythonでは、matplotlibのadd_subplot関数で、グラフを分割して表示できます。実際のソースコードを見てみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt # プロットデータ(折れ線グラフ) x = ['Jan.', 'Feb.', 'Mar.', 'Apr.', 'May.', 'Jun.'] y1 = [110, 40, 30, 20, 90, 100] # プロットデータ(円グラフ) labels = ["F", "E", "D", "C", "B", "A"] values = [10, 20, 30, 40, 50, 60] ex = [0, 0, 0, 0, 0, 0.1] colors = ["r", "c", "b", "m", "y", "g"] fig = plt.figure() # 左側のグラフ（折れ線グラフ） ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1) ax1.plot(x, y1, marker="o", color = "blue", linestyle = "--", label="test1") # 折れ線グラフのタイトル、X軸名、Y軸名、凡例 ax1.set_title("graph1") ax1.set_xlabel("x label") ax1.set_ylabel("y label") ax1.legend() # 右側のグラフ（円グラフ） ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2) ax2.pie(values, explode = ex, startangle = 90, labels = labels, autopct = '%1.1f%%', colors=colors) ax2.set_title("graph2") # プロット表示 plt.show()

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import matplotlib.pyplot as plt   # プロットデータ(折れ線グラフ) x = ['Jan.', 'Feb.', 'Mar.', 'Apr.', 'May.', 'Jun.'] y1 = [110, 40, 30, 20, 90, 100]   # プロットデータ(円グラフ) labels = ["F", "E", "D", "C", "B", "A"] values = [10, 20, 30, 40, 50, 60] ex = [0, 0, 0, 0, 0, 0.1] colors = ["r", "c", "b", "m", "y", "g"]   fig = plt.figure()   # 左側のグラフ（折れ線グラフ） ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1) ax1.plot(x, y1, marker="o", color = "blue", linestyle = "--", label="test1")   # 折れ線グラフのタイトル、X軸名、Y軸名、凡例 ax1.set_title("graph1") ax1.set_xlabel("x label") ax1.set_ylabel("y label") ax1.legend()   # 右側のグラフ（円グラフ） ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2) ax2.pie(values, explode = ex, startangle = 90, labels = labels, autopct = '%1.1f%%', colors=colors) ax2.set_title("graph2")   # プロット表示 plt.show()

並列表示

棒グラフを並べて表示することもできます。実際のソースコードを見てみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # プロットデータ labels = ['Jan.', 'Feb.', 'Mar.', 'Apr.', 'May.', 'Jun.'] y1 = [10, 20, 30, 40, 50, 60] y2 = [10, 20, 30, 40, 50, 60] # numpyで横軸を設定 x = np.arange(len(y1)) # タイトル、X軸名、Y軸名 plt.title("title") plt.xlabel("x label") plt.ylabel("y label") width = 0.3 # 棒グラフを描画する plt.bar(x, y1, color="orange", width=width, align='center') plt.bar(x+width, y2, color="green", width=width, align='center') # 棒グラフの幅の1/2足す plt.xticks(x + width/2, labels) #プロット表示 plt.show()

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np   # プロットデータ labels = ['Jan.', 'Feb.', 'Mar.', 'Apr.', 'May.', 'Jun.'] y1 = [10, 20, 30, 40, 50, 60] y2 = [10, 20, 30, 40, 50, 60] # numpyで横軸を設定 x = np.arange(len(y1))   # タイトル、X軸名、Y軸名 plt.title("title") plt.xlabel("x label") plt.ylabel("y label")   width = 0.3   # 棒グラフを描画する plt.bar(x, y1, color="orange", width=width, align='center') plt.bar(x+width, y2, color="green", width=width, align='center')   # 棒グラフの幅の1/2足す plt.xticks(x + width/2, labels)   #プロット表示 plt.show()

横向き

Pythonでは、barh関数を使用すれば、グラフを横向きに描画することもできます。実際のソースコードを見てみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # プロットデータ labels = ['Jan.', 'Feb.', 'Mar.', 'Apr.', 'May.', 'Jun.'] y1 = [10, 20, 30, 40, 50, 60] y2 = [10, 20, 30, 40, 50, 60] # numpyで横軸を設定 x = np.arange(len(y1)) # タイトル、X軸名、Y軸名 plt.title("title") plt.xlabel("x label") plt.ylabel("y label") height = 0.3 # 棒グラフを描画する plt.barh(x, y1, color="orange", height=height, align='center') plt.barh(x+height, y2, color="green", height=height, align='center') # 棒グラフの幅の1/2足す plt.yticks(x + height/2, labels) #プロット表示 plt.show()

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np   # プロットデータ labels = ['Jan.', 'Feb.', 'Mar.', 'Apr.', 'May.', 'Jun.'] y1 = [10, 20, 30, 40, 50, 60] y2 = [10, 20, 30, 40, 50, 60] # numpyで横軸を設定 x = np.arange(len(y1))   # タイトル、X軸名、Y軸名 plt.title("title") plt.xlabel("x label") plt.ylabel("y label")   height = 0.3   # 棒グラフを描画する plt.barh(x, y1, color="orange", height=height, align='center') plt.barh(x+height, y2, color="green", height=height, align='center')   # 棒グラフの幅の1/2足す plt.yticks(x + height/2, labels)   #プロット表示 plt.show()

システム
エンジニア

Pythonでのmatplotlibを使ったグラフ描画の方法についてよく分かりました。

プロジェクト
マネージャー

matplotlibを使えば、折れ線グラフや円グラフ、棒グラフなど、様々なグラフを描画できます。グラフの分割表示や並列表示などについても参考にしてください。

まとめ

いかがでしたでしょうか。Pythonでのmatplotlibを使ったグラフ描画の方法について説明しました。matplotlibを使えば、折れ線グラフや円グラフ、棒グラフなど、様々なグラフを描画できます。グラフの分割表示や並列表示などについても紹介しました。

ぜひご自身でPythonのソースコードを書いて、理解を深めてください。

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