Python Matplotlib | 棒グラフチュートリアル

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。

学習中に問題に遭遇した場合は、Labbyにお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlotCustomizationGroup(["Plot Customization"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") matplotlib/PlottingDataGroup -.-> matplotlib/bar_charts("Bar Charts") python/DataStructuresGroup -.-> python/lists("Lists") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") matplotlib/PlotCustomizationGroup -.-> matplotlib/legend_config("Legend Configuration") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48571{{"Matplotlib を使った視覚的に魅力的な棒グラフの作成"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48571{{"Matplotlib を使った視覚的に魅力的な棒グラフの作成"}} matplotlib/bar_charts -.-> lab-48571{{"Matplotlib を使った視覚的に魅力的な棒グラフの作成"}} python/lists -.-> lab-48571{{"Matplotlib を使った視覚的に魅力的な棒グラフの作成"}} python/tuples -.-> lab-48571{{"Matplotlib を使った視覚的に魅力的な棒グラフの作成"}} matplotlib/legend_config -.-> lab-48571{{"Matplotlib を使った視覚的に魅力的な棒グラフの作成"}} python/importing_modules -.-> lab-48571{{"Matplotlib を使った視覚的に魅力的な棒グラフの作成"}} python/data_visualization -.-> lab-48571{{"Matplotlib を使った視覚的に魅力的な棒グラフの作成"}} end

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。