Matplotlib総まとめ〜初心者向けMatplotlib講座 #12〜

Posted at 2026-05-28

これまでのMatplotlibの記事#1〜#11をまとめました。
辞書的に使っていただけましたら幸いです！

本シリーズでは基本的にこちらの公式ドキュメントを参考にしております。
https://matplotlib.org/stable/users/explain/quick_start.html

学べること一覧

Matplotlibとは何か、またインストール方法とインポート方法について学べます。

Matplotlibをインストールしよう〜初心者向けMatplotlib講座 #1〜
https://qiita.com/Ringojam/items/72858c1c4ccd6798d866

MatplotlibにおけるFigureとAxesの概念について学べます。FigureはPowerPointで言う1枚のスライド、Axesはそのスライドにのせるグラフエリアというイメージです。

FigureとAxes〜初心者向けMatplotlib講座 #2〜
https://qiita.com/Ringojam/items/0a64cc84a2c425e65a0a

Axesを作るadd_axes()の引数[left, bottom, width, height]について詳しく学べます。4つの引数はすべてFigure全体を1とした割合で指定します。

add_axes()の引数を理解しよう〜初心者向けMatplotlib講座 #3〜
https://qiita.com/Ringojam/items/e12c01dd922c4ad1a0bc

ax.set_title()・ax.set_xlabel()・ax.set_ylabel()を使って、グラフにタイトルと軸ラベルを追加する方法を学べます。

タイトルと軸ラベルを追加しよう〜初心者向けMatplotlib講座 #4〜
https://qiita.com/Ringojam/items/72596f5e8a9998e3cfcf

ax.plot()のcolor・linestyle・linewidth引数を使って、線の見た目を自由にカスタマイズする方法を学べます。

線の色とスタイルを変えよう〜初心者向けMatplotlib講座 #5〜
https://qiita.com/Ringojam/items/f17a92e78614eb6990f5

ax.plot()を複数回呼ぶだけで複数のグラフを重ねて表示できます。label引数とax.legend()を使った凡例の追加方法もあわせて学べます。

複数のグラフを1つのAxesに表示しよう〜初心者向けMatplotlib講座 #6〜
（準備中）

ax.grid()でグリッド線を表示する方法と、ax.set_xlim()・ax.set_ylim()で軸の範囲を指定する方法を学べます。

グリッド線と軸の範囲を設定しよう〜初心者向けMatplotlib講座 #7〜
（準備中）

plt.subplots(行数, 列数)を使って1つのFigureに複数のAxesを均等に並べる方法を学べます。add_axes()との違いやfig.tight_layout()についても解説しています。

複数のAxesを1つのFigureに並べよう〜初心者向けMatplotlib講座 #8〜
（準備中）

棒グラフ・散布図・ヒストグラム・円グラフの描き方をまとめて学べます。日本語を表示するためのフォント設定についても解説しています。

Matplotlibの棒グラフ・散布図・ヒストグラム・円グラフの描き方まとめ〜初心者向けMatplotlib講座 #9〜
（準備中）

fig.savefig()を使ってグラフをPNGやPDFなどの画像ファイルとして保存する方法を学べます。dpi・bbox_inches・transparentなどのオプションについても解説しています。

Matplotlibでグラフを画像ファイルとして保存する方法〜初心者向けMatplotlib講座 #10〜
（準備中）

NumPy配列をそのままMatplotlibに渡してグラフを描く方法を学べます。データの分布確認・学習曲線の可視化・2次元配列の画像表示など、機械学習でよく使う場面を中心に解説しています。

NumPy配列をMatplotlibでグラフ化する方法〜初心者向けMatplotlib講座 #11 (応用編)〜
（準備中）

#12をもって【初心者向けMatplotlib講座】は一旦終了します！

これからも機械学習のための学びをたくさんみなさんに共有させていただきますので、ぜひフォローお願いいたします！一緒に学習頑張りましょう！！

ここまで読んでいただきありがとうございました！！

（機械学習エンジニア職での就職を目指している初心者ですので、間違えているところがあれば指摘していただけたら幸いです。）