はじめに
データ分析ライブラリ三種の神器である「Numpy」「Pandas」「Matplotlib」についての入門記事です。ソースコードはこちら
Numpy入門【データ分析ライブラリ三種の神器①】
Pandas入門【データ分析ライブラリ三種の神器②】
Matplotlib入門【データ分析ライブラリ三種の神器③】
Matplotlibは、Pythonのデータ可視化ライブラリであり、グラフやチャートを描画するために広く使われています。この記事では、Matplotlibの基本的な使い方を紹介します。
1. インストールとインポート
まずは、Matplotlibをインストールします。以下のコマンドを実行してください。
pip install matplotlib
次に、Matplotlibのpyplotモジュールをインポートします。慣習的にpltという名前でインポートされます。
import matplotlib.pyplot as plt
2. 基本的なグラフの描画
2.1 折れ線グラフ
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()
2.2 散布図
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y)
plt.show()
2.3 ヒストグラム
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30)
plt.show()
3. グラフのカスタマイズ
3.1 タイトルと軸ラベル
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.title('Sine Wave')
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')
plt.show()
3.2 グリッドの表示
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.grid()
plt.show()
3.3 凡例の追加
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.legend()
plt.show()
4. 複数のグラフを描画する
4.1 サブプロット
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)
axes[0].plot(x, y1)
axes[0].set_title('sin(x)')
axes[1].plot(x, y2)
axes[1].set_title('cos(x)')
plt.tight_layout()
plt.show()
これで、Matplotlibの基本的な使い方を一通り紹介しました。実際のデータ解析では、これらの機能を組み合わせてデータを可視化します。Matplotlibは非常に柔軟で強力なライブラリであるため、ぜひ活用してみてください。
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