はじめに
この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使って棒グラフを作成する方法を学びます。棒の色や凡例のエントリを制御する方法に焦点を当てます。これにより、読みやすく理解しやすい視覚的に魅力的なグラフを作成できます。
VM のヒント
VM の起動が完了したら、左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習します。
時々、Jupyter Notebook が読み込み終了するまで数秒待つ必要があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化できません。
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Matplotlib ライブラリのインポート
まず、Matplotlib ライブラリをインポートする必要があります。これは、次のコードを使って行うことができます。
import matplotlib.pyplot as plt
グラフ用のデータを定義する
次に、グラフを作成するために使用したいデータを定義する必要があります。この例では、さまざまな種類の果物の供給量を示すグラフを作成します。果物の名前、供給量、棒の色、凡例のラベルを以下のように定義します。
fruits = ['apple', 'blueberry', 'cherry', 'orange']
counts = [40, 100, 30, 55]
bar_labels = ['red', 'blue', '_red', 'orange']
bar_colors = ['tab:red', 'tab:blue', 'tab:red', 'tab:orange']
棒グラフを作成する
ここで、手順 2 で定義したデータを使って棒グラフを作成できます。Matplotlib のpyplotモジュールのbar()メソッドを使ってグラフを作成します。また、凡例のエントリと棒の色をそれぞれ制御するために、labelとcolorパラメータを渡します。以下のコードは棒グラフを作成する方法を示しています。
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(fruits, counts, label=bar_labels, color=bar_colors)
ax.set_ylabel('fruit supply')
ax.set_title('Fruit supply by kind and color')
ax.legend(title='Fruit color')
plt.show()
グラフをカスタマイズする
軸のラベルとタイトルを追加することで、グラフをさらにカスタマイズできます。また、軸のラベルや凡例のタイトルの色を変更することもできます。以下のコードはグラフをカスタマイズする方法を示しています。
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(fruits, counts, label=bar_labels, color=bar_colors)
ax.set_ylabel('fruit supply', color='blue')
ax.set_xlabel('fruit names', color='blue')
ax.set_title('Fruit supply by kind and color', color='purple')
ax.legend(title='Fruit color', title_color='red', labelcolor='green')
plt.show()
まとめ
この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使って棒グラフを作成する方法を学びました。棒の色や凡例のエントリを制御する方法に焦点を当てました。また、軸のラベルやタイトルを追加することでグラフをカスタマイズする方法も学びました。これらの手順に従うことで、読みやすく理解しやすい視覚的に魅力的なグラフを作成することができます。