Pyplot(1) 棒グラフ

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?')