棒グラフまとめ
縦棒グラフ
基本形
必要なライブラリをインポートします。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
データを準備します。データはlistでもarrayでも大丈夫でした。
means = [20, 34, 30, 35, 27]
各棒の横幅を設定します。
x = np.arange(len(labels))
width = 0.35
グラフを表示します。
plt.bar(x, men_means, width)
plt.show()
まとめると以下のようになります。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
means = [20, 34, 30, 35, 27]
x = np.arange(len(labels))
width = 0.35
plt.bar(x, men_means, width)
plt.show()
タイトル・ラベル追加
plt.xlabelでx軸方向のラベル、plt.ylabelでy軸方向のラベル、plt.tileでタイトルをそれぞれ設定できます。
plt.xlabel('Group')
plt.ylabel('Scores')
plt.title('Scores by group')
棒ごとのラベル追加
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['label1', 'label2', 'label3', 'label4', 'label5']
means = [20, 34, 30, 35, 27]
x = np.arange(len(labels))
width = 0.35
fig, ax = plt.subplots()
rect = ax.bar(x, men_means, width)
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
plt.show()
ax.set_xticks(x)を省略すると、棒ごとのラベルの位置がずれるので注意。
棒の上に値を表示
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['label1', 'label2', 'label3', 'label4', 'label5']
means = [20, 34, 30, 35, 27]
x = np.arange(len(labels))
width = 0.35
fig, ax = plt.subplots()
rect = ax.bar(x, men_means, width)
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
def autolabel(rects):
for rect in rects:
height = rect.get_height()
ax.annotate('{}'.format(height),
xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),
xytext=(0, 3),
textcoords="offset points",
ha='center', va='bottom')
autolabel(rect)
plt.show()
regend
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['label1', 'label2', 'label3', 'label4', 'label5']
means = [20, 34, 30, 35, 27]
x = np.arange(len(labels))
width = 0.35
fig, ax = plt.subplots()
rect = ax.bar(x, men_means, width, label='Men')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()
def autolabel(rects):
for rect in rects:
height = rect.get_height()
ax.annotate('{}'.format(height),
xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),
xytext=(0, 3),
textcoords="offset points",
ha='center', va='bottom')
autolabel(rect)
plt.show()
左上に表示させたい場合は以下のようにします。
ax.legend(loc='upper left')
横並び
1種の場合とほとんど同様なのですが、表示させる位置をずらしてあげることで2つ並んでいるように見せることができます。
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
men_means = [20, 34, 30, 35, 27]
women_means = [25, 32, 34, 20, 25]
x = np.arange(len(labels))
width = 0.35
fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x - width/2, men_means, width, label='Men')
rects2 = ax.bar(x + width/2, women_means, width, label='Women')
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.set_xlabel('test')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()
def autolabel(rects):
for rect in rects:
height = rect.get_height()
ax.annotate('{}'.format(height),
xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),
xytext=(0, 3),
textcoords="offset points",
ha='center', va='bottom')
autolabel(rects1)
autolabel(rects2)
fig.tight_layout()
plt.show()
積み上げ縦棒グラフ
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
men_means = [20, 34, 30, 35, 27]
women_means = [25, 32, 34, 20, 25]
menStd = [2, 3, 4, 1, 2]
womenStd = [3, 5, 2, 3, 3]
x = np.arange(len(labels))
width = 0.35
p1 = plt.bar(x, men_means, width, yerr=menStd)
p2 = plt.bar(x, women_means, width, bottom=men_means, yerr=womenStd)
plt.ylabel('Scores')
plt.title('Scores by group and gender')
plt.xticks(x, labels)
plt.yticks(np.arange(0, 81, 10))
plt.legend((p1[0], p2[0]), ('Men', 'Women'))
plt.show()
横棒グラフ
barではなくbarhを使えば、横方向の棒グラフを描画できます。
縦方向の場合と比較して、ラベルなどを設定する軸が変わることに注意が必要です。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(19680801)
plt.rcdefaults()
fig, ax = plt.subplots()
people = ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim')
y_pos = np.arange(len(people))
performance = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))
error = np.random.rand(len(people))
ax.barh(y_pos, performance, xerr=error, align='center')
ax.set_yticks(y_pos)
ax.set_yticklabels(people)
ax.invert_yaxis()
ax.set_xlabel('Performance')
ax.set_title('How fast do you want to go today?')
