Pythonでデータを可視化！Matplotlibを徹底解説

目次

1. はじめに
2. Matplotlibとは？
3. 基本的なグラフの描き方
4. グラフのカスタマイズ
5. 複数グラフの描画
6. グラフの保存方法
7. 応用例：データ可視化の実践
8. まとめ

---

1. はじめに

データ分析や機械学習の結果を可視化する際、PythonではMatplotlibが最も基本的なライブラリのひとつです。
簡単な折れ線グラフから、複雑な散布図・ヒートマップまで幅広く対応できます。

この記事では、2dの時のMatplotlibの基本から応用までを分かりやすく解説します。

---

2. Matplotlibとは？

MatplotlibはPython用の2Dや3Dグラフ描画ライブラリです。
主要な特徴は以下の通り：

• 折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、円グラフなど様々なグラフを作成可能
• グラフのタイトルやラベル、軸の範囲など自由にカスタマイズできる
• NumPyやPandasと組み合わせて使いやすい

まずはインストール方法です：

pip install matplotlib

---

3. 基本的なグラフの描き方

折れ線グラフ

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.plot(x, y)         # 折れ線グラフ
plt.title("折れ線グラフ")   # グラフタイトル
plt.xlabel("X軸")       # X軸ラベル
plt.ylabel("Y軸")       # Y軸ラベル
plt.show()             # グラフ表示

棒グラフ

categories = ["A", "B", "C", "D"]
values = [10, 20, 15, 25]

plt.bar(categories, values)
plt.title("棒グラフ")
plt.show()

散布図

x = [5, 7, 8, 7, 2, 17, 2]
y = [99, 86, 87, 88, 100, 86, 103]

plt.scatter(x, y)
plt.title("散布図")
plt.xlabel("X軸")
plt.ylabel("Y軸")
plt.show()

---

4. グラフのカスタマイズ

色・線のスタイル

plt.plot(x, y, color="red", linestyle="--", marker="o")

軸の範囲指定

plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(0, 120)

グリッドの追加

plt.grid(True)

凡例の表示

plt.plot(x, y, label="データ1")
plt.plot(x, [i*2 for i in y], label="データ2")
plt.legend()

---

5. 複数グラフの描画

サブプロット

import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.subplot(2, 1, 1)  # 2行1列の1つ目
plt.plot(x, y1, color="blue")
plt.title("sin(x)")

plt.subplot(2, 1, 2)  # 2行1列の2つ目
plt.plot(x, y2, color="green")
plt.title("cos(x)")

plt.tight_layout()  # レイアウト調整
plt.show()

---

6. グラフの保存方法

plt.plot(x, y)
plt.savefig("graph.png")  # PNGとして保存
plt.savefig("graph.pdf")  # PDFとして保存

---

7. 応用例：データ可視化の実践

Pandasとの組み合わせ

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    "日付": pd.date_range("2025-09-01", periods=7),
    "売上": [100, 120, 90, 150, 200, 170, 180]
})

plt.plot(data["日付"], data["売上"], marker="o")
plt.title("1週間の売上")
plt.xlabel("日付")
plt.ylabel("売上")
plt.xticks(rotation=45)  # 日付ラベルを傾ける
plt.grid(True)
plt.show()

---

8. まとめ

• MatplotlibはPythonの基本的な可視化ライブラリ
• 折れ線、棒グラフ、散布図など様々なグラフに対応
• グラフの色、スタイル、軸、凡例など自由にカスタマイズ可能
• PandasやNumPyと組み合わせるとデータ分析に強力

---