Matplotlib を使い、小規模な Python データセットを分かりやすい可視化に変える方法を学びます。8 つのガイド付き Lab を通して、ライブラリの導入、一般的なグラフの作成とカスタマイズ、画像ファイルへの保存、1 つの Figure への複数プロットの配置を練習します。
各 Lab では、1 つの描画パターンを短く具体的な手順で身につけます。折れ線、棒、散布図、ヒストグラム、円グラフ、サブプロットを扱いながら、読みやすさを高めるラベル、色、マーカー、凡例、軸、レイアウトの設定を学びます。
学習内容
- Matplotlib をインストールし、
matplotlib.pyplotをインポートして Figure と Axes を作成する - 折れ線を描き、軸ラベル、タイトル、色、マーカー、線種を設定する
- 色と凡例を備えた縦棒・横棒グラフを作成する
- 散布図を作成し、マーカーのサイズ、色、グリッド表示を調整する
- ビン数や密度の正規化を含め、ヒストグラムを生成・調整する
- ラベル、割合、切り離した扇形、影を使って円グラフで比率を示す
- サブプロット、共有軸、レイアウト調整で複数のグラフを組み合わせる
- グラフを表示し、Figure を画像ファイルとして保存する
このコースの対象者
データ可視化の理論からではなく、手を動かして描画を学びたい Python 初心者向けです。簡単なスクリプトやリストは書けるものの、Matplotlib は未経験という方に特に適しています。扱うのはグラフ作成であり、データクリーニング、統計分析、Pandas の処理、高度な可視化設計は含みません。
前提知識： 変数、リスト、関数呼び出し、スクリプトの実行など、Python の基本構文を理解していることを推奨します。Matplotlib の経験は不要です。
学習環境： ガイド付き Lab は、用意された Ubuntu 22.04 WebIDE で実行します。Python ファイルで Matplotlib をインストールして使用し、コードを実行して、保存した画像を Lab 環境内で確認します。
よくある質問
Matplotlib のインストールから始まりますか？
はい。最初の Lab で pip を使い、matplotlib.pyplot をインポートし、バージョンを確認して、空の Figure と表示されるプロットを作成します。
どの種類のグラフを作成しますか？
折れ線、縦棒・横棒、散布図、ヒストグラム、円グラフ、複数のサブプロットを持つ Figure を作成します。
NumPy や Pandas の経験は必要ですか？
いいえ。ヒストグラムの 1 演習でサンプルデータ生成に NumPy を使いますが、NumPy や Pandas の広い知識は前提にしていません。Python の基礎で十分です。
自力で解く Challenge や最終プロジェクトはありますか？
ありません。8 つのアクティビティはすべて初級のガイド付き Lab で、支援なしの総合プロジェクトではなく個別の描画技法を練習します。
