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Python-matplotlibについて

2023/05/15に公開
tech

matplotlibを学ぶ１（超基礎）

今回はpythonライブラリの大きな3つのライブラリの最後の1つ、
matplotlibを学んでいきます！

matplotlibとは

matplotlibは分析結果の可視化に利用されるライブラリ。
分析結果を可視化するためのグラフを描画することができる。
線グラフ・棒グラフ・3Dグラフを描くことが可能！

基本操作

  • 基本
    .plot()の括弧の中に2つのリストを格納すると、
    1つ目のリストがx軸の値、2つ目のリストがy軸の値として設定される
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4,5],[1,10,100,1000,10000])
plt.show()

.ylabel()の括弧の中で縦軸の凡例を出すことも可能

  • 複数のグラフの作成方法に関して
    例：
    [t]の中に0から10までの0.25刻みの数値を、昇順リストとして格納する
    「x軸の値」,「y軸の値」,「グラフの色」を
    グラフ個数分.plot()で囲うことで複数のグラフをプロットできる
    .show()で作成したグラフを表示することができる
t = np.arange(0, 10, 0.25)
plt.plot(t, t*3, 'r', t, t*10, 'b', t, t**3, 'g')
plt.show()

様々なグラフの作成方法について

  • plt.bar()...棒グラフ
  • plt.hist()...ヒストグラム
  • plt.scatter()...散布図
  • plt.plot()...折れ線グラフ
  • plt.pie()...円グラフ

棒グラフの例：
変数objと変数valueにそれぞれ値を格納する
bar()で棒グラフを作成（引数alphaで透明度を調整可能）

obj = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')
value = np.random.rand(100)
plt.bar(obj, value, alpha=0.5)
plt.show()

散布図の例：
変数x,変数yに「0」~「1」までの乱数を100個ずつ格納する
scatter()で散布図を作成する（引数alphaで透明度を調整可能）

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
plt.scatter(x, y, alpha=0.7)
plt.show()

よく使うメソッド

  • figure()
    描画全体の領域を確保する
    引数figsizeで描画領域の大きさを(width, height)のタプルで指定
    例：plt.figure(figsize=(9, 9))

  • suptitle()
    グラフのタイトルを追加（中央ぞろえされる）

  • savefig()
    グラフを画像として保存。

  • tick_params()
    目盛り、目盛りラベル、およびグリッド線の外観を変更。

  • set_xlabel()

  • set_ylabel()
    それぞれ軸にラベルを追加する時などに使用。

所感

matplotlibについて学習。
グラフの出力の仕方のイメージはばっちりですが
プログラミングや開発の中でどう表現するのだろう、、という感じです。
学習したnumpyやpandasと合わせて考えられるようになりたい！

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