【matplotlib】散布図の作成と体裁の変更

　グラフ描画ライブラリmatplotlibを用いた散布図作成方法とグラフの体裁の変更方法を説明する。散布図を作成するにはmatplotlib.pyplot.scatterを使用する。

ライブラリmatplotlibを使う場合にはインポートが必要。matplotlib.pyplotは通常以下の書式でpltと略されインポートされる。

import matplotlib.pyplot as plt

目次

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1. 散布図作成
2. グラフの体裁変更
3. リファレンス

1. 散布図作成

散布図を作成するには matplotlib.pyplot.scatter を用いる。書式は以下の通り。

matplotlib.pyplot.scatter(x,
                          y,
                          s=None,
                          c=None,
                          marker=None,
                          cmap=None,
                          norm=None,
                          vmin=None,
                          vmax=None,
                          alpha=None,
                          linewidths=None,
                          edgecolors=None,
                          plotnonfinite=False,
                          data=None)

引数	意味
x, y	データ
s	マーカーサイズ(オプション)。points**2
c	マーカー色(オプション)
marker	マーカーの形(オプション)。デフォルトは'o'
cmap	カラーマップの指定(オプション)
norm	カラーマップの正規化(オプション)
vmin, vmax	カラーマップ正規化時の最大、最小値(オプション)
alpha	マーカーの透明度(オプション)。0(透明)～1(不透明)
linewidths	マーカー境界線太さ(オプション)
edgecolors	マーカー境界線色(オプション)

引数 x 、 y に各点のx、yの値を与えれば最も簡単な散布図が作成できる。

コード

import matplotlib.pyplot as plt

x = [2, 5, 7, 12]
y = [11, 24, 44, 70]

plt.scatter(x, y)
plt.show()

実行結果

2. グラフの体裁変更

グラフタイトル、x軸ラベル、y軸ラベルを表示するには matplotlib.pyplot に対して title xlabel ylabel を用いる。
また、目盛り線を表示するには grid を True とする。

コード

import matplotlib.pyplot as plt

x = [2, 5, 7, 12]
y = [11, 24, 44, 70]

plt.scatter(x, y)

plt.title('scatter')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.grid(True)

plt.show()

実行結果

プロットの色・サイズを変えるには scatter の引数 c s を使う。 s にはマーカーのpoint**2の値を与える。

コード

import matplotlib.pyplot as plt


x = [2, 5, 7, 12]
y = [11, 24, 44, 70]

plt.scatter(x, y, s=80, c='orange')

plt.show()

実行結果

複数系列をプロットする場合は scatter' を系列の数繰り返す。

コード

import matplotlib.pyplot as plt

x = [2, 5, 7, 12]
y = [11, 24, 44, 70]
x2 =  [2, 5, 7, 12]
y2 = [18, 43, 74, 170]

plt.scatter(x, y, s=80, c='orange')
plt.scatter(x2, y2, s=80, c='blue')

plt.show()

実行結果

各水準に名称を付ける場合は scatter の引数 label を与え matplotlib.pyplot オブジェクトに対して legend を実行する。

コード

import matplotlib.pyplot as plt

x = [2, 5, 7, 12]
y = [11, 24, 44, 70]
x2 =  [2, 5, 7, 12]
y2 = [18, 43, 74, 170]

plt.scatter(x, y, s=80, c='orange', label='A')
plt.scatter(x2, y2, s=80, c='blue', label='B')

plt.legend()
plt.show()

実行結果

3. リファレンス

matplotlib.pyplot.scatter

使用バージョン:Python 3.7.0 / matplotlib 3.2.1

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【matplotlib】円グラフ作成と体裁の変更

　グラフ描画ライブラリ matplotlib を用いた円グラフ作成方法とグラフの体裁の変更方法を説明する。円グラフを作成するには matplotlib.pyplot.pie を使用する。

　ライブラリ matplotlib を使う場合にはインポートが必要。 matplotlib.pyplot は通常以下の書式で plt と略されインポートされる。

import matplotlib.pyplot as plt

目次

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1. 円グラフの作成
2. グラフの体裁変更
3. リファレンス

1. 円グラフの作成

　円グラフを作成するには matplotlib.pyplot.pie を用いる。書式は以下の通り。

matplotlib.pyplot.pie(x, 
                     explode=None,
                     labels=None, 
                     colors=None, 
                     autopct=None, 
                     pctdistance=0.6, 
                     shadow=False, 
                     labeldistance=1.1, 
                     startangle=None, 
                     radius=None, 
                     counterclock=True, 
                     wedgeprops=None, 
                     textprops=None, 
                     center=(0, 0), 
                     frame=False, 
                     rotatelabels=False, 
                     \*, 
                     data=None)

　引数は下表の通り。必須の引数はグラフの値xのみ。

引数	意味
x	グラフの値をリストなど1次元の配列で指定。必須
explode	各水準の扇形の外側へのずれ量。オプション。デフォルトはずれ量なし
labels	水準名をリストなど1次元の配列で指定。。オプション。デフォルトは表示なし
colors	各水準の扇形の色。オプション。デフォルトは自動で色が割り振られる
autopct	各水準の面積比(%)を表示するかどうか。オプション(デフォルトは表示なし)
pctdistance	autopctでパーセンテージを表示する場合の円の中心と文字の位置の比。オプション(デフォルトは0.6)
shadow	扇形に下に影を付けるかどうか。オプション(デフォルトは影なし)
normalize	扇形の合計を1にするかどうか。デフォルトは1(True)。Falseを指定した場合、xが1以下では部分的な円グラフとなり、xが1より大きい場合エラーとなる
labeldistance	水準名の表示位置を半径で指定。デフォルトは1.1。Noneとした場合水準名が表示されない。
startangle	円グラフの描画開始角度。デフォルトは0でx軸方向。半時計周りに数字が大きくなる
radius	円グラフの直径。デフォルトは1
counterclock	円グラフの進行方向。デフォルトはTrueで反時計回り。Falseで時計回り
wedgeprops	扇形の境界線の表示と属性の設定。デフォルトは無し(None)
textprops	テキストの属性の設定。
center	円グラフの中心座標。デフォルトは(0, 0)
frame	座標軸の表示。デフォルトはFalse
rotatelabels	Trueでラベルを円周に沿った向きに変更。デフォルトはFalse

　最低限の円グラフを作成するには必須の引数 x を設定すればよい。 x にそれぞれの水準の大きさ(円グラフの扇型のサイズ比に相当)を設定し、 plt.pie(x) でグラフが作成され plt.show() でグラフが表示される。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 12, 24, 7]

plt.pie(x)
plt.show()

2. グラフの体裁変更

explodeの指定

　explodeは扇型を外側にずらす量を設定できる。半径を1とした場合のずれ量を水準毎に設定する。2番目の水準のみ0.1ずらす場合。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 12, 24, 7]
exp = [0, 0.1, 0, 0]

plt.pie(x, explode=exp)
plt.show()

labelsの指定

　labelsは扇型の外側に水準名を表示する。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 12, 24, 7]
lab = ['A', 'B', 'C', 'D']

plt.pie(x, labels=lab)
plt.show()

colorsの指定

　colorsは扇型の色を指定する。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 12, 24, 7]
col = ['pink', 'purple', 'blue', 'gold']

plt.pie(x, colors=col)
plt.show()

autopctの指定

　各水準の面積比(%)を表示する場合は引数 autopct を使う。 autopct には表示する桁数を%表記で与える。

整数で表示する場合 autopct='%1.0f%%' となる。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 12, 24, 7]

plt.pie(x, autopct='%1.0f%%')
plt.show()

小数点以下1桁まで表示する場合 autopct='%1.1f%%' とする。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 12, 24, 7]

plt.pie(x, autopct='%1.1f%%')
plt.show()

pctdistanceの指定

　autopctで各水準の面積比(%)を表示する場合の表示位置をpctdistanceにより中心からの距離で設定する。半径が距離1でデフォルトは0.6。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 12, 24, 7]

plt.pie(x, 
        autopct='%1.0f%%',
        pctdistance=0.85)
plt.show()

shadowの指定

　shadowをTrueとすると扇形の下に影が付く。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 12, 24, 7]
exp = [0.05, 0.05, 0.05, 0.05]

plt.pie(x,
        explode=exp, 
        shadow=True)
plt.show()

normalizeの指定

　normalizeは扇型の面積の合計を1にするかどうかを決めデフォルトはTrue(合計1)。Falseとした場合、値xの合計が1以下であれば一周に満たない円グラフとなり値の合計が1より大きいとerrorになる。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0.10, 0.12, 0.24, 0.07]

plt.pie(x, normalize=False)
plt.show()

labeldistanceの指定

　labeldistanceはlabelで水準名を表示する場合の中心からの距離を指定する。デフォルトは1.1。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 12, 24, 7]
lab = ['A', 'B', 'C', 'D']

plt.pie(x, 
        labels=lab,
        labeldistance=0.7)
plt.show()

startangle, counterclockの指定

　startangleは1つ目の水準の開始角度。デフォルトは0で3時の方向を示す。counterclockは扇型の進行方向で、デフォルトはTrueで反時計回りとなる。

デフォルト設定では一つ目の水準の開始位置が3時の方向で、反時計回りにグラフが書かれていく。より一般的な、開始位置を12時の方向にして時計回りにグラフを書いていく設定にするには、引数に開始位置 startangle=90と回転方向counterclock=Noneを与える。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 12, 24, 7]

plt.pie(x, 
        startangle=90,
        counterclock=None)
plt.show()

radiusの指定

　radiusで円グラフの半径を指定する。デフォルトは1

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 12, 24, 7]

plt.pie(x, radius=0.6)
plt.show()

wedgepropsの指定

　wedgepropsで扇形の輪郭線を描画できる。デフォルトは輪郭線なし。wedgepropsには属性を辞書型にした引数を使う。指定可能な属性はmatplotlib.patches.Wedgeを参照。
線幅3pxの灰色の輪郭線を描画する場合。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 12, 24, 7]

plt.pie(x, 
        wedgeprops={'linewidth': 3, 
                    'edgecolor':'#404040'})
plt.show()

textpropsの指定

　textpropsで表示するテキストの書式を設定できる。引数は属性を辞書型にする。指定可能な属性はmatplotlib.textを参照。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 12, 24, 7]
lab = ['A', 'B', 'C', 'D']

plt.pie(x,
        labels=lab, 
        textprops={'size': 20, 
                   'color':'blue',
                   'style': 'oblique'})
plt.show()

frameの指定

　frameをTrueにするとグラフの外枠が表示される。デフォルトはFalse

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 12, 24, 7]

plt.pie(x, frame=True)
plt.show()

rotatelabelsの指定

　rotatelabelsをTrueにするとラベルの向きが円周に沿った向きとなる。デフォルトはFalse

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 12, 24, 7]
lab = ['A', 'B', 'C', 'D']

plt.pie(x,
        labels=lab, 
        rotatelabels=True)
plt.show()

3. リファレンス

matplotlib.pyplot.pie

使用バージョン:Python 3.7.0 / matplotlib 3.2.1

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【matplotlib】棒グラフ作成と体裁の変更

グラフ描画ライブラリ matplotlib を用いた棒グラフ作成方法とグラフの体裁の変更方法を説明する。棒グラフを作成するには matplotlib.pyplot モジュールを使用する。

matplotlibを使う場合にはインポートが必要。 matplotlib.pyplot は通常以下の書式でpltと略されインポートされる。

コード

import matplotlib.pyplot as plt

目次

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1. 棒グラフ作成
2. 軸ラベル・グラフタイトルの表示
3. グラフの体裁変更
4. リファレンス

1. 棒グラフ作成

棒グラフを作成するには matplotlib.pyplot.bar メソッドを用いる。書式は以下の通り(これ以外にも多数の引数がある)。

コード

matplotlib.pyplot.bar(x, 
                     height, 
                     width=0.8, 
                     bottom=None, 
                     align='center', 
                     data=None)

引数 x にバーの座標もしくは各バーの水準名を与え、引数 height にそれぞれのバーの高さを与える。

x に各バーの水準名を与えた場合。

コード

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
height = [10, 12, 24, 7]

plt.bar(x, height)
plt.show()

実行結果

x に各バーの座標を与えた場合。

コード

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1.5, 2.5, 4, 6]
height = [10, 12, 24, 7]

plt.bar(x, height)
plt.show()

実行結果

2. 軸ラベル・グラフタイトルの表示

グラフタイトルを表示する場合は plt.title x軸のラベルを表示する場合は plt.xlabel 、y軸のラベルを表示する場合は plt.ylabel を指定する。

コード

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
height = [10, 12, 24, 7]

plt.bar(x, height)

plt.title('result')
plt.xlabel('team')
plt.ylabel('point')

plt.show()

実行結果

3. グラフの体裁変更

バー幅の変更、バー色の変更、バー高さの基準値の変更、log表示、グリッドの表示について。

バーの幅を変更するには width を指定する。デフォルトはwidth=0.8
width=0.5とした場合

コード

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
height = [10, 12, 24, 7]

plt.bar(x, height, width=0.5)

plt.show()

実行結果

バーの色を変更するには color を指定する。
color='red'とした場合

コード

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
height = [10, 12, 24, 7]

plt.bar(x, height, color='red')

plt.show()

実行結果

色の指定はカラー名もしくはRGBのタプルで指定できる。カラー名のリストはリファレンスより、

タプルでの指定は(R, G, B)の形式でRGBそれぞれ0～1.0の値を取る。

コード

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
height = [10, 12, 24, 7]

plt.bar(x, height, color=(0.3, 1.0, 0.5))

plt.show()

実行結果

バー高さの基準値の変更は bottom を指定する。
bottom=-5とした場合

コード

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
height = [10, 12, 24, 7]

plt.bar(x, height, bottom=-5)

plt.show()

実行結果

高さをlog表示するには log='true' を指定する。

コード

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
height = [10, 122, 2400, 70]

plt.bar(x, height, log='true')

plt.show()

実行結果

グリッドを表示する場合は plt.grid() を追加する。

コード

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
height = [10, 12, 24, 7]

plt.bar(x, height)
plt.grid()

plt.show()

実行結果

4. リファレンス

matplotlib > matplotlib.pyplot.bar
matplotlib > List of named colors

使用バージョン:Python 3.7.0 / matplotlib 3.2.1

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【matplotlib】グラフ作成、タイトル・ラベル・凡例・グリッドの表示

グラフ描画ライブラリ matplotlib を用いると様々なグラフが作成できる。グラフ作成には matplotlib.pyplot モジュールを使用する。

matplotlibを使うにはインポートが必要。 matplotlib.pyplot は通常以下の書式でpltと略されインポートされる。

import matplotlib.pyplot as plt

目次

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1. グラフ作成
2. 軸ラベル・グラフタイトルの表示
3. 複数系列と凡例の表示
4. グリッド(目盛り)の表示
5. リファレンス

1. グラフ作成

グラフを作成するには plt.plot メソッドで、引数x,yを与え、 plt.show() とするとグラフが表示される。

次の例では0から5まで0.1刻みの値を持つ ndarray を生成しそれをxに、sin(x)をyとしてグラフを描画する。

コード

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 5, 0.1)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

実行結果

2. 軸ラベル・グラフタイトルの表示

x軸のラベルを表示する場合は plt.xlabel 、y軸のラベルを表示する場合は plt.ylabel を指定する。

コード

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 5, 0.1)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.show()

実行結果

グラフタイトルを表示する場合は plt.title を指定する。

コード

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 5, 0.1)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.title('sin curve')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.show()

実行結果

3. 複数系列と凡例の表示

グラフに複数系列を表示するには plt.plot を系列の数だけ用意すればよい。
y_2としてcos(x)を追加した場合。

コード

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 5, 0.1)
y = np.sin(x)
y_2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y)
plt.plot(x, y_2)
plt.title('sin curve')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.show()

実行結果

凡例に系列名を表示するには plt.plot の引数として label を指定したうえで plt.legend() とする。

コード

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 5, 0.1)
y = np.sin(x)
y_2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y, label='sin curve')
plt.plot(x, y_2, label='cos curve')
plt.title('sin curve')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.legend()
plt.show()

実行結果

4. グリッド(目盛り)の表示

　グリッドを表示するには plt.gridとする。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 5, 0.1)
y = np.sin(x)
y_2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y, label='sin curve')
plt.plot(x, y_2, label='cos curve')
plt.title('sin curve')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.legend()
plt.show()

実行結果

5. リファレンス

matplotlib > matplotlib.pyplot
matplotlib > matplotlib.pyplot.show
matplotlib > matplotlib.pyplot.xlabel
matplotlib > matplotlib.pyplot.ylabel
matplotlib > matplotlib.pyplot.title
matplotlib > matplotlib.pyplot.legend
matplotlib > matplotlib.pyplot.grid

使用バージョン:Python 3.7.0 / matplotlib 3.2.1

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