[Matplotlib入門シリーズ第3回] グラフ装飾（タイトル・軸・凡例・グリッド・表示範囲）

はじめに

本記事は「Pythonでデータを可視化するMatplotlib入門」シリーズの第3回です．

前記事では，「データを描き分ける」ことを目標にしました．

本記事では 第三者が一目見て，即座に理解できるグラフ作成 のために，

• タイトル
• 軸ラベル
• 凡例
• グリッド
• グラフの表示範囲

を説明します．

私のMatplotlibライブラリのバージョンは "3.7.0" です．

本シリーズの構成

本シリーズの構成予定（全11記事）は以下を想定しています．

1. Matplotlibのインストール 〜 線グラフの描画
2. 基本的な２次元プロット（線グラフ・点グラフ・複数データ・グラフの見た目）
3. グラフ装飾（タイトル・軸・凡例・グリッド・表示範囲）（本記事）
4. 様々なグラフ（ヒストグラム・散布図など）
5. サブプロット
6. 2次元図形の描画（公開後にリンクを追加する予定）
7. 画像表示とヒートマップ（公開後にリンクを追加する予定）
8. ３次元プロット（公開後にリンクを追加する予定）
9. ３次元図形の描画（公開後にリンクを追加する予定）
10. アニメーション描画１（公開後にリンクを追加する予定）
11. アニメーション描画２（公開後にリンクを追加する予定）

本シリーズのゴール

本シリーズでは，以下のポイントが実装できるようになることを目標としています．

• 目的に応じたグラフを選択できるようになる
• 誰にでも分かるようなグラフを作成できるようになる
• 意図通りにアルゴリズムが動いているかのアニメーションを作成できるようになる

グラフの可視化を "判断・説明・検証" に使えるようになること．

本記事のゴール

本記事では，以下の内容を学ぶことができます．

• グラフのタイトル追加
• 軸が何を表しているかを明示
• 複数データを凡例で区別
• グリッドによる可読性の向上
• グラフの表示範囲を設定

第三者が一目見て，即座に理解できるグラフを作成できること が，本記事のゴールです．

MatplotlibライブラリとNumPyライブラリの読み込み

Matplotlibを使うためには，まずライブラリの読み込みから始めます．
NumPyにより可視化したいデータを作成し，Matplotlibによりデータを可視化します．

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

numpyライブラリを np という名前として，扱えるようにしています．
matplotlibライブラリのpyplotモジュールを plt という名前として，扱えるようにしています．
以降では plt ， np という名前を使っていきます．

タイトルの追加

タイトルの追加として，下図のようなサイン関数を描画します．

タイトルを追加したグラフ

# X軸(横軸)のデータを作成
x = np.linspace(0, 10, 111)
# Y軸(縦軸)のデータをサイン関数として作成
y = np.sin(x)

# サイン関数のグラフ作成
plt.plot(x, y)
# グラフにタイトルを追加
plt.title("Sin Curve")
# 作成したグラフを画面に表示
plt.show()

plt.title() の概要，引数，戻り値に関して，下表にまとめました．

		備考
概要	タイトルの追加	-
引数	たくさんある	後ほど説明
戻り値	Textオブジェクト	アニメーションなどの動的な処理で使用 具体的には，タイトルを後から変更する際に使用

使用頻度の高い plt.title() の引数を下表にまとめました．

引数	意味	備考
label	タイトルの文字列	必須な引数
loc	タイトルの位置	"center"：中央 "left"：左寄せ "right"：右寄せ
fontsize	フォントの大きさ	-
color	文字の色	-

plt.title() の引数 loc, fontsize, color の設定値およびグラフを下記に示します．

| 引数 | 意味 | Fig. 1-1 | Fig. 1-2 | Fig. 1-3 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| loc | タイトルの位置 | "center" | "left" | "right" |
| fontsize | フォントの大きさ | 14 | 18 | 24 |
| color | 文字の色 | "red" | "green" | "blue" |

Fig. 1-1

Fig. 1-2

Fig. 1-3

表に記載していない plt.title() の引数に関しては，下記サイトを確認してください．
Matplotlib公式リファレンス

タイトルは，グラフの主題を一言で説明 します．

軸ラベルの追加

軸ラベルの追加として，下図のようなサイン関数を描画します．

軸ラベルを追加したグラフ

# X軸(横軸)のデータを作成
x = np.linspace(0, 10, 111)
# Y軸(縦軸)のデータをサイン関数として作成
y = np.sin(x)

# サイン関数のグラフ作成
plt.plot(x, y)
# グラフにタイトルを追加
plt.title("Sin Curve")
# X軸(横軸)にラベルを追加
plt.xlabel("x value[rad]")
# Y軸(縦軸)にラベルを追加
plt.ylabel("sin(x)")
# 作成したグラフを画面に表示
plt.show()

plt.xlabel() の概要，引数，戻り値に関して，下表にまとめました．

		備考
概要	X軸(横軸)にラベルを追加	-
引数	たくさんある	後ほど説明(plt.ylabel()と同じ)
戻り値	Textオブジェクト	アニメーションなどの動的な処理で使用．具体的には，軸ラベルを後から変更する際に使用

plt.ylabel() の概要，引数，戻り値に関して，下表にまとめました．

		備考
概要	Y軸(縦軸)にラベルを追加	-
引数	たくさんある	後ほど説明(plt.xlabel()と同じ)
戻り値	Textオブジェクト	アニメーションなどの動的な処理で使用．具体的には，軸ラベルを後から変更する際に使用

使用頻度の高い plt.xlabel() の引数を下表にまとめました．

引数	意味	備考
label	軸ラベルの文字列	必須な引数
fontsize	フォントの大きさ	-
loc	ラベルの位置	"center"：中央，"left"：左寄せ，"right"：右寄せ

使用頻度の高い plt.ylabel() の引数を下表にまとめました．

引数	意味	備考
label	軸ラベルの文字列	必須な引数
fontsize	フォントの大きさ	-
loc	ラベルの位置	"center"：中央，"bottom"：下寄せ，"top"：上寄せ

plt.xlabel() と plt.ylabel() の引数 loc, fontsize の設定値およびグラフを下記に示します．

| 引数 | 意味 | Fig. 2-1 | Fig. 2-2 | Fig. 2-3 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| plt.xlabel の loc | ラベルの位置 | "center" | "left" | "right" |
| plt.xlabel の fontsize | フォントの大きさ | 14 | 18 | 20 |
| plt.ylabel の loc | ラベルの位置 | "bottom" | "top" | "center" |
| plt.ylabel の fontsize | フォントの大きさ | 14 | 18 | 20 |

Fig. 2-1

Fig. 2-2

Fig. 2-3

表に記載していない plt.xlabel() と plt.ylabel() の引数に関しては，下記サイトを確認してください．
Matplotlib公式リファレンス

軸ラベルは，各軸の意味を明示 します．
単位を追加すると，可読性の向上 に繋がります．

凡例の追加

凡例の追加として，下図のようなサイン関数とコサイン関数を描画します．

凡例を追加したグラフ

# X軸(横軸)のデータを作成
x = np.linspace(0, 10, 111)
# Y軸(縦軸)のデータをサイン関数として作成
y_sin = np.sin(x)
# Y軸(縦軸)のデータをコサイン関数として作成
y_cos = np.cos(x)

# サイン関数のグラフ作成
plt.plot(x, y_sin, linestyle="solid",   color="red",  label="sin")
# コサイン関数のグラフ作成
plt.plot(x, y_cos, linestyle="dashdot", color="cyan", label="cos")
# グラフにタイトルを追加
plt.title("Sin And Cos Curve")
# X軸(横軸)にラベルを追加
plt.xlabel("x value[rad]")
# Y軸(縦軸)にラベルを追加
plt.ylabel("y value")
# 凡例を表示
plt.legend()
# 作成したグラフを画面に表示
plt.show()

plt.legend() の概要，引数，戻り値に関して，下表にまとめました．

		備考
概要	凡例を表示	-
引数	たくさんある	後ほど説明
戻り値	Legendオブジェクト	アニメーションなどの動的な処理で使用．具体的には，凡例の情報を後から変更する際に使用

使用頻度の高い plt.legend() の引数を下表にまとめます．

引数	意味
loc	凡例の位置
fontsize	フォントの大きさ

plt.legend() の引数である loc を変更することによって，凡例の位置を変更できます．
loc の設定値およびグラフを下記に示します．

設定値	意味	グラフ名
"upper right"	右上	Fig. 3-1
"upper center"	真ん中上	Fig. 3-2
"upper left"	左上	Fig. 3-3
"center right"	真ん中右	Fig. 3-4
"center"	中央	Fig. 3-5
"center left"	真ん中左	Fig. 3-6
"lower right"	右下	Fig. 3-7
"lower center"	真ん中下	Fig. 3-8
"lower left"	左下	Fig. 3-9
"right"	右	Fig. 3-10

Fig. 3-1

Fig. 3-2

Fig. 3-3

Fig. 3-4

Fig. 3-5

Fig. 3-6

Fig. 3-7

Fig. 3-8

Fig. 3-9

Fig. 3-10

表に記載していない plt.legend() の引数に関しては，下記サイトを確認してください．
Matplotlib公式リファレンス

plt.legend() が重要な理由を下記にまとめました．

• 各グラフの意味を第三者に伝える
• 複数データを１つのグラフで同時描画する際に必須

グリッドの追加

グリッドの追加として，下図のようなサイン関数とコサイン関数を描画します．

グリッドを追加したグラフ

# X軸(横軸)のデータを作成
x = np.linspace(0, 10, 111)
# Y軸(縦軸)のデータをサイン関数として作成
y_sin = np.sin(x)
# Y軸(縦軸)のデータをコサイン関数として作成
y_cos = np.cos(x)

# サイン関数のグラフ作成
plt.plot(x, y_sin, linestyle="solid",   color="red",  label="sin")
# コサイン関数のグラフ作成
plt.plot(x, y_cos, linestyle="dashdot", color="cyan", label="cos")
# グラフにタイトルを追加
plt.title("Sin And Cos Curve")
# X軸(横軸)にラベルを追加
plt.xlabel("x value[rad]")
# Y軸(縦軸)にラベルを追加
plt.ylabel("y value")
# 凡例を表示
plt.legend()
# グリッドを表示
plt.grid(True)
# 作成したグラフを画面に表示
plt.show()

plt.grid() の概要，引数，戻り値に関して，下表にまとめました．

		備考
概要	グリッドを表示	-
引数	たくさんある	後ほど説明
戻り値	なし(None)	-

使用頻度の高い plt.grid() の引数を下表にまとめます．

引数	意味	備考
visible	グリッドの表示/非表示	デフォルトが表示(True)
which	どのグリッドを表示するか	"major":主目盛り(デフォルト)，"minor":補助目盛り，"both":両方
axis	どの軸にグリッドを引くか	"x":X軸のみ，"y":Y軸のみ，"both":両方(デフォルト)

whichが"minor"を使うには，事前にplt.minorticks_on()が必須です．

plt.grid() の引数 which, axis の設定値およびグラフを下記に示します．

| 引数 | 意味 | Fig. 4-1 | Fig. 4-2 | Fig. 4-3 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| which | どのグリッドを表示するか | "major" | "minor" | "both" |
| axis | どの軸にグリッドを引くか | "x" | "y" | "both" |

Fig. 4-1

Fig. 4-2

Fig. 4-3

表に記載していない plt.grid() の引数に関しては，下記サイトを確認してください．
Matplotlib公式リファレンス

グリッドの表示をすることで，値の読み取りが簡単 になります．

表示範囲を設定

表示範囲の設定として，下図のようなサイン関数とコサイン関数を描画します．

表示範囲を設定したグラフ

# X軸(横軸)のデータを作成
x = np.linspace(0, 10, 111)
# Y軸(縦軸)のデータをサイン関数として作成
y_sin = np.sin(x)
# Y軸(縦軸)のデータをコサイン関数として作成
y_cos = np.cos(x)

# サイン関数のグラフ作成
plt.plot(x, y_sin, linestyle="solid",   color="red",  label="sin")
# コサイン関数のグラフ作成
plt.plot(x, y_cos, linestyle="dashdot", color="cyan", label="cos")
# グラフにタイトルを追加
plt.title("Sin And Cos Curve")
# X軸(横軸)にラベルを追加
plt.xlabel("x value[rad]")
# Y軸(縦軸)にラベルを追加
plt.ylabel("y value")
# 凡例を表示
plt.legend()
# グリッドを表示
plt.grid(True)
# X軸(横軸)の表示範囲を設定
plt.xlim(np.min(x), np.max(x))
# Y軸(縦軸)の表示範囲を設定
plt.ylim(min(np.min(y_sin), np.min(y_cos)), max(np.max(y_sin), np.max(y_cos)))
# グラフを画面作成したグラフを画面に表示に表示
plt.show()

plt.xlim() の概要，引数，戻り値に関して，下表にまとめました．

		備考
概要	X軸(横軸)の表示範囲を設定	-
引数	たくさんある	後ほど説明(plt.ylim()と同じ)
戻り値	tuple	(下限値, 上限値)が返される

plt.ylim() の概要，引数，戻り値に関して，下表にまとめました．

		備考
概要	Y軸(縦軸)の表示範囲を設定	-
引数	たくさんある	後ほど説明(plt.xlim()と同じ)
戻り値	tuple	(下限値, 上限値)が返される

使用頻度の高い plt.xlim() と plt.ylim() の引数を下表にまとめます．

引数	意味
bottom	下限値
top	上限値

表示範囲を設定することで，重要な範囲を強調する ことができます．

終わりに

本記事では，Matplotlibのグラフ装飾に関する以下の内容を説明しました．

• plt.title()：グラフのタイトル(主題)
• plt.xlabel()/plt.ylabel()：各軸の意味
• plt.legend()：複数データを判別するための凡例を表示
• plt.grid()：データの値を理解するためのグリッドを表示
• plt.xlim()/plt.ylim()：表示範囲を設定

次回予告

第4回では，以下のような「様々なグラフの作成」に焦点を当てます．

• ヒストグラム
• 棒グラフ
• 散布図
• 円グラフ

データに応じたグラフ作成 を実装できるようになります．

参考文献

本記事を作成するに当たって参考にしたサイトをまとめました．

• Matplotlib公式サイト