Python　matplotlibのインストールからグラフ作成

matplotlibはPythonでグラフを描画するときなどに使うライブラリです。実際にデータセットを用意してプロットするのでしたら、基本的な部分を理解する必要があります。ただ、コマンドはかなり共通部分がありますので、それほど難易度は高くありません。 当社では様々なレポートをRPA化していますが、そのほとんどのグラフはmatlibplotを使用しています。データセットをCSVから読み込み、Numpy、Pandasを使って数値演算を行い、その結果をmatplotlibで出力しています。毎月、毎週作成する定型のレポートはほとんど自動化しています。 ここではmatplotlibの基礎を解説します。まずは進めてみましょう。  

matplotlibをインストールする

pipコマンドで簡単にインストールできます。

  次にPyhon上でimportを行います。numpyを同時にimportしてください。

ここではjupytornotebookをインラインで使用していきますので、以下のコマンドを入力します。

 

折れ線グラフ・散布図を作る

折れ線グラフを作る

折れ線グラフ・散布図はplot関数を使います。これらのグラフはxy軸の数値をプロットしますので、x軸、軸のペアセットのデータが必要です。ここでは簡易的にデータセットを作成します。 まずx軸データを用意します。numpyのarange関数を使います。

-10から10までの範囲で、0.1刻みのデータセットを作成します。 次にこれに対応するy軸のデータセットを作成します。

numpyは三角関数を持っているので、上記のコマンドでcos(x)のデータセットを作成です。 plotコマンドを入力します。作成したグラフをpng形式のデータで保存します。

グラフが表示されました。 グラフにいくつかのオプションを使ってみましょう。 タイトル：plt.title(“タイトル名”) x軸最小最大値：plt.xlim(最小値, 最大値) Y軸最小最大値：plt.ylim(最小値, 最大値) ｘ軸ラベル：plt.xlabel(“ラベル名”) y軸ラベル：plt.ylabel(“ラベル名”) グリッド線：plt.grid(True)

散布図を作る

次は散布図を作りましょう。こちらもplot関数を使います。 ｘ軸は0から50の間の乱数を100個生成します。

yはグラフを二つ用意します。こちらはXの値と新たに生成した0から50の間の乱数100個を用いて求めます。

プロットします。y1,y2を別々に記述します。この時、マーカーの色はc、形はmarker、そして線の幅を0として凡例をlabelで設定します。また凡例を表示するためにはplt.legendコマンドを用います、また()の中のlocはグラフ内での凡例の位置です。1:右上、2:左上、3:左下、4:右下です。レイアウトに応じて適宜設定してください。

まとめ

matplotlibをインストールして、折れ線グラフ。散布図を作成しました。このほか、バーチャート、パイチャート、ヒストグラムといった必須のグラフの作り方を開設する予定です。