Python matplotlib ライブラリ完全ガイド
Python の matplotlib は、データの可視化を行うための強力なライブラリです。本記事では、matplotlib の主要な機能とその活用方法を、10個の具体的なコード例とともに紹介します。
1. matplotlib ライブラリの概要
matplotlibは、Python でグラフや図を描画するためのライブラリです。- 折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、ヒストグラムなど多様な描画が可能。
- データ分析、科学計算、レポート作成などに活用されています。
インストール方法
pip install matplotlib
2. 主な機能とソースコード例（10選）
(1) 折れ線グラフ（plot）
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y)
plt.title("折れ線グラフ")
plt.xlabel("X軸")
plt.ylabel("Y軸")
plt.show()(2) 棒グラフ（bar）
labels = ['A', 'B', 'C']
values = [10, 20, 15]
plt.bar(labels, values)
plt.title("棒グラフ")
plt.show()(3) 散布図（scatter）
import numpy as np
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y, color='red')
plt.title("散布図")
plt.show()(4) ヒストグラム（hist）
import numpy as np
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30)
plt.title("ヒストグラム")
plt.show()(5) 円グラフ（pie）
sizes = [30, 25, 25, 20]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("円グラフ")
plt.show()(6) 箱ひげ図（boxplot）
import numpy as np
data = [np.random.randn(100), np.random.randn(100)]
plt.boxplot(data)
plt.title("箱ひげ図")
plt.show()(7) エラーバー付きグラフ（errorbar）
import numpy as np
x = np.arange(10)
y = np.exp(-x / 3.0)
error = 0.1 + 0.2 * np.sqrt(x)
plt.errorbar(x, y, yerr=error, fmt='-o')
plt.title("エラーバー付きグラフ")
plt.show()(8) 複数グラフ（subplot）
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title("sin(x)")
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title("cos(x)")
plt.tight_layout()
plt.show()(9) 軸設定・凡例（legend と axis）
plt.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9], label="y = x^2")
plt.legend()
plt.axis([0, 4, 0, 10])
plt.title("凡例と軸設定")
plt.show()(10) カラーマップ付きのヒートマップ（imshow）
import numpy as np
data = np.random.rand(5, 5)
plt.imshow(data, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.title("ヒートマップ")
plt.show()3. まとめ
matplotlib は、Python における可視化の基本ライブラリとして非常に広く利用されています。基本的なプロットから複雑なサブプロット、インタラクティブな描画まで、柔軟に対応できるため、データ分析の第一歩として最適です。
ぜひ matplotlib を活用して、より伝わるデータの視覚化を実現しましょう！📊
