Matplotlibのサンプルプログラム
冒頭部の記述

%matplotlib inline # スクリプトにエクスポートすると以下のような記述に変わります。 #get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') import matplotlib.pyplot as plt

折れ線グラフを描く

yvalue = [100, 300, 200, 400, 500] xvalue = [1,2,3,4,5] # 点のマークはx,oは見た目通り。^は△、vは▽、sは正方形、Dはダイヤ、*は星形、hは六角形など plt.plot(xvalue, yvalue, marker="^") plt.title("Graph Title", fontsize=20) plt.xlabel("X-Value", fontsize=16) plt.ylabel("Y-Value", fontsize=16) # 描画範囲はデフォルトでは全ての点が収まるように自動調整される。 # 明示的に指定したい場合はxlim、ylimを使う plt.ylim(80,540) plt.grid(True) plt.show()

棒グラフを描く

labels = ["A","B","C","D","E","F"] x = range(0,len(labels)) y = [10, 30, 40, 20, 50, 60] plt.bar(x, y, tick_label = labels) # barの代わりにbarhを使うと横向きの棒グラフになる。引数の指定方法は同じ #plt.barh(x, y, tick_label = labels) plt.show()

円グラフを描く

# 角度が回る向き＝反時計回りに描くので、円グラフとしては比率が小さい方から描くのがポイント labels = ["E", "D", "C", "B", "A"] y = [5, 10, 18, 32, 48] # explode=に値を設定するとパイが切り離されたように描画される ex = [0, 0, 0, 0.05, 0.2] plt.pie(y, explode=ex, labels=labels, autopct="%1.1f%%", startangle=90) # 時計回りにするにはcounterclock=Falseにすればよい #plt.pie(y, explode=ex, labels=labels, autopct="%1.1f%%", startangle=90, counterclock=False) plt.show()

同じ領域に複数のグラフを描く
同じ領域に複数のグラフを描くには、figureをまず作り、個々のグラフをadd_subplotします。

fig = plt.figure() labels = ["A","B","C","D","E","F"] x = range(0,len(labels)) y = [10, 30, 40, 20, 50, 60] graph1 = fig.add_subplot(1, 2, 1) graph1.bar(x, y, tick_label = labels) graph1.set_title("graph-1") labels = ["E", "D", "C", "B", "A"] y = [5, 10, 18, 32, 48] ex = [0, 0, 0, 0, 0.2] graph2 = fig.add_subplot(1, 2, 2) graph2.pie(y, explode=ex, labels=labels, autopct="%1.1f%%", startangle=90) graph2.set_title("graph-2") plt.show()

散布図を描画する

yvalue = [72, 74, 82, 85, 73, 70, 77, 84, 76, 78] xvalue = [160, 170, 177, 172, 168, 162, 175, 173, 169, 178] # グラフのスタイルを指定可能 plt.style.use("seaborn-darkgrid") # plt.style.use("ggplot") # figureでグラフ領域の大きさを指定できる。使わないといい感じにデフォルトで確保される #plt.figure(figsize=(6,6)) plt.scatter(xvalue, yvalue, marker="^") plt.xlim(155, 185) plt.ylim(60, 90) # matplotlibで日本語を使う方法は幾つかあるが、最も簡単にはOSシステムフォントを使う事 plt.title("身長と体重のサンプルデータ", fontsize=20, fontname="MS Gothic") #plt.xlabel("Height", fontsize=16) plt.xlabel("身長", fontsize=16, fontname="Meiryo") #plt.ylabel("Weight", fontsize=16) plt.ylabel("体重", fontsize=16, fontname="Meiryo") # グラフと関係ない独立したテキストも表示できる plt.text(160,63,"この例では多少の相関が見て取れる。", fontname="Meiryo", fontsize=14) # グラフを画像ファイルとして保存できる。 # ただしshowすると描画領域がリセットされ真っ白になる。showの前に実行するのがポイント # plt.savefig("./graph_output.png") # ちなみに%matplotlib inlineを実行するとshowしなくても画面に表示される plt.show()

1. 日本語化済matplotlibをインストールする
2. OS標準のシステムフォントを使う
3. FontManagerを使用してTTFフォントファイルをロードする

指定できるスタイルの一覧を表示

plt.style.available

複数グループを色分けした散布図を描画する

yvalue = [72, 74, 82, 85, 73, 70, 77, 84, 76, 78, 68, 69, 86, 77, 70, 72, 69, 76, 77, 81] xvalue = [160, 170, 177, 172, 168, 162, 175, 173, 169, 178, 164, 171, 176, 170, 175, 173, 173, 162, 172, 173] groups = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2] plt.style.use("seaborn-darkgrid") plt.scatter(xvalue, yvalue, marker="v", c=groups, cmap="bwr") plt.xlabel("Height", fontsize=16) plt.ylabel("Weight", fontsize=16) plt.xlim(155, 185) plt.ylim(60, 90) plt.show()

複数のデータを色を変えて同じ散布図上に描画する(凡例付き)

yvalue1 = [72, 74, 82, 85, 73, 70, 77, 84, 76, 78] yvalue2 = [68, 69, 86, 77, 70, 72, 69, 76, 77, 81] xvalue1 = [160, 170, 177, 172, 168, 162, 175, 173, 169, 178] xvalue2 = [164, 171, 176, 170, 175, 173, 173, 162, 172, 173] #plt.style.use("seaborn-darkgrid") plt.style.use("ggplot") plt.scatter(xvalue1, yvalue1, marker="*", c="green", cmap="bwr", label="Group-1") plt.scatter(xvalue2, yvalue2, marker="h", c="magenta", cmap="bwr", label="Group-2") plt.xlabel("Height", fontsize=16) plt.ylabel("Weight", fontsize=16) plt.xlim(155, 185) plt.ylim(60, 90) plt.legend(loc="upper left", fontsize=12) plt.show()

(first uploaded 2024/02/19 last updated 2024/02/25, URANO398)