[Python] matplotlibで折れ線グラフを描く

2023/07/02に公開

はじめに

Python のデータ分析の学習を始めたいと思い、
Python2 年生 データ分析のしくみ 体験してわかる!会話でまなべる!を購入しました。
そこで matplotlib で折れ線グラフを描くを学びました。

学習した内容を執筆します。

項目 内容
対象者 ・matplotlib で折れ線グラフを描く方法が分からない
伝えたい内容 ・Python で折れ線グラフを描く方法
前提条件 ・Python 3.9.10
・matplotlib 3.6.2
・seaborn 0.12.2
・pandas 1.5.2

サンプルコード

1. ライブラリーをインストール

pip install matplotlib
pip install pandas
pip install seaborn

インストールが出来たか下記コマンドで確認します。

$ pip show matplotlib
Name: matplotlib
Version: 3.6.2
Summary: Python plotting package
Home-page: https://matplotlib.org
Author: John D. Hunter, Michael Droettboom
Author-email: matplotlib-users@python.org
License: PSF
Location: /home/furuta/.local/lib/python3.9/site-packages
Requires: contourpy, cycler, fonttools, kiwisolver, numpy, packaging, pillow, pyparsing, python-dateutil
Required-by:
$ pip show seaborn
Name: seaborn
Version: 0.12.2
Summary: Statistical data visualization
Home-page:
Author:
Author-email: Michael Waskom <mwaskom@gmail.com>
License:
Location: /home/furuta/.local/lib/python3.9/site-packages
Requires: matplotlib, numpy, pandas
Required-by:
$ pip show pandas
Name: pandas
Version: 1.5.2
Summary: Powerful data structures for data analysis, time series, and statistics
Home-page: https://pandas.pydata.org
Author: The Pandas Development Team
Author-email: pandas-dev@python.org
License: BSD-3-Clause
Location: /home/furuta/.local/lib/python3.9/site-packages
Requires: numpy, python-dateutil, pytz
Required-by:

2. コーディング

折れ線グラフを描きます

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

# グラフにstyleとfontを設定する
sns.set(style="whitegrid", font=["Yu Gothic"])

data = {
    "東京の気温(2020年)": [7.1, 8.3, 10.7, 12.8, 19.5, 23.2, 24.3, 29.1, 24.2, 17.5, 14.0, 7.7],
    "大阪の気温(2020年)": [8.6, 8.0, 11.4, 13.7, 20.8, 24.9, 26.0, 30.7, 25.8, 18.7, 14.7, 8.7]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 折れ線グラフを表示する
df.plot()
plt.show()
  1. VScode で作業中のファイルを開き、そのファイル上で右クリックを押してください。
  2. 下記画像のように候補の中にターミナルで Python ファイルを実行するをクリックする
    ターミナルでPythonファイルを実行する
    期待通りのグラフが画像として表示されました!
    plot

おわりに

今回のグラフは ⛺ に見える

GitHubで編集を提案

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