【Python】matplotlibライブラリの関数まとめ

Pythonのmatplotlibライブラリとは

matplotlibはPythonのデータ可視化ライブラリであり、様々なプロットやグラフを作成するための機能があります。

データベース操作のライブラリであるPandasと組み合わせて可視化を実施できます。よく使われる関数をいくつかまとめてみます。

matplotlib関数一覧

plot(x, y, [format])

• 折れ線グラフを作成します。xにはx軸のデータを、yには対応するy軸のデータを指定します。オプションのformat引数には線のスタイルやマーカーの種類を指定できます。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y, 'r--')  # 赤い破線の折れ線グラフを作成
plt.show()

scatter(x, y, [s, c])

• 散布図を作成します。xにはx軸のデータを、yには対応するy軸のデータを指定します。オプションのs引数にはマーカーのサイズ、c引数にはマーカーの色を指定できます。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.scatter(x, y, s=100, c='b')  # 青いマーカーの散布図を作成
plt.show()

bar(x, height, [width])

• 縦棒グラフを作成します。xには各棒の位置を示すデータを、heightには各棒の高さを指定します。オプションのwidth引数には棒の幅を指定できます。

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
height = [3, 7, 2, 4, 6]
plt.bar(x, height, width=0.5)  # 幅0.5の縦棒グラフを作成
plt.show()

hist(x, [bins, range, density])

• ヒストグラムを作成します。xにはデータの配列を指定します。オプションのbins引数にはビンの数を指定し、range引数にはビンの範囲を指定できます。density引数をTrueにすると、正規化されたヒストグラムが作成されます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 正規分布に従う乱数を生成
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(1000)

plt.hist(x, bins=30, range=(-3, 3), density=True)  # 範囲-3から3までの30個のビンでヒストグラムを作成
plt.show()

imshow(X, [cmap])

• 行列の内容をイメージとして表示します。Xには表示する行列を指定します。オプションのcmap引数にはカラーマップを指定できます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 10x10のランダムな行列を生成
np.random.seed(0)
X = np.random.random((10, 10))

plt.imshow(X, cmap='hot')  # カラーマップを'hot'に設定して行列を表示
plt.colorbar()  # カラーバーを表示
plt.show()

pie(x, [labels])

• 円グラフを作成します。xには各要素の値を指定します。オプションのlabels引数には各要素のラベルを指定できます。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [35, 25, 20, 10, 10]
labels = ['Apple', 'Banana', 'Orange', 'Mango', 'Pineapple']
plt.pie(x, labels=labels, autopct='%1.1f%%')  # パーセンテージ表示付きの円グラフを作成
plt.show()

Pythonのmatplotlibライブラリまとめ

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