「Natplotlib」は、Python のグラフ作成ライブラリの１つです。
- グラフを描いたり
- アニメーションを作ったり、
- インタラクティブな可視化
をすることができます。
現在、Matplotlib を多くの方が使っている背景には、
アメリカの宇宙望遠鏡科学研究所がグラフ描画のソフトとして、Matplotlib を採用した経緯があり、
財政支援を得ながら発展した歴史があります。
Matplotlib の特徴の１つは、
- 様々なオペレーティングシステムで動作する
- 様々なフォーマットで出力できる
といった点があります。
クロスプラットフォームな描画エンジンと言えます。
- 描画ソフトなににしよう？
- とりあえず Matplotlib なら動くでしょ
という状況なわけです。
例えばデータ分析をする際には、まずデータの傾向を知る必要があります。
matplotlib は、Python から使うことができ、
手間をかけずにデータの可視化を行える、
とても使いやすい可視化ソフトです。
- 散布図
- 棒グラフ
- 等高線
- ヒートマップ
など、統計解析やデータ分析でよく使う図をサクッと作れます。
Matplotlib の描画の方法には、大きく分けて２種類のやり方があります。
(1), MATLAB に似た書き方で描画する方法
(2), オブジェクト指向で描画する方法
本記事では、
(1),MATLAB に沿った描画方法
でわかりやすく解説します。
こちらの描き方は、より直感的でわかりやすい描き方となっています。
Matplotlib を初めて使ってみる初学者の方は、とりあえずこちらの方法をやってみるのもおすすめです。
(2), オブジェクト指向で描画する方法
こちらの方法は、細かな設定を変えやすく、図を柔軟に変えやすい特徴があります。
この描き方についても他の記事で解説したいと思います。
よかったら、SNSなどフォローしておいてもらうと見逃さないかと思います。
- 【Python matplotlib】「matplotlib」とは？インストール方法、グラフ（散布図・棒グラフ・等高線・ヒートマップ）などでの可視化や、グラフを複数表示する方法など、サンプルコードをともに、わかりやすくまとめました【おすすめ 本】
- matoplotllib のインストール方法
- matplotlib の使い方 (0-1) インポートする
- matplotlib の使い方 (0-2) データの生成
- matplotlib の使い方 (1) 折れ線グラフ（ plot ）
- matplotlib の使い方 (2) 棒グラフ( bar )
- matplotlib の使い方 (3) 散布図 ( scatter )
- matplotlib の使い方 (4) 等高線 ( contour, contourf )
- matplotlib の使い方 (5) ヒートマップ
- matplotlib の使い方 (6) グラフを複数表示 ( subplot )
- matplotlib を学びたいあなたにおすすめの本
【Python matplotlib】「matplotlib」とは？インストール方法、グラフ（散布図・棒グラフ・等高線・ヒートマップ）などでの可視化や、グラフを複数表示する方法など、サンプルコードをともに、わかりやすくまとめました【おすすめ 本】
matoplotllib のインストール方法
Matplotlib を Anaconda で使う（Windows へのインストールにもオススメ）
Anaconda をお使いの場合は、すでにイントールされています。
特にWindowsの方にもオススメです。
ちなみに本記事では、Anaconda の中で Matplotllib を使っていきます。
Anaconda ってなに？ってあなたは、こちらをどうぞ↓
『【Python 環境構築】「Anaconda（アナコンダ）」とは？普通のPython環境との違いは？使うメリットはなに？についてサクッまとめました【anaconda python】』
Matplotlib の公式パッケージをインストールする
以下で、Mac やWindowd, Linux へのインストール方法をサクッとまとめておきます。
以下の２つのコマンドを順に実行してインストールします↓
$ python -m pip install -U pip
$ python -m pip install -U matplotlib
サードパーティのMatplotlib のインストール方法
Matplotlib を Mac にインストールする
Mac へのインストールは、Anaconda で使う場合と違い、複雑です。
- macOS のバージョン
- アーキテクチャの違い（x86, ppc, universal など）
- libping や FreeType を前もってインストール
といった点があるからです。
ここで全ての場合を解説するのは無理なので、
インストール方法の１例をご紹介します。
(1), libping や FreeType を前もってインストール
Homebrew を使うならこちら↓
$ brew install limping freetype pkg-config
もしMacPorts を使うなら以下です↓
$ port install limping free type pkgconfig
(2), Matplotlib のインストール
Matplotlib をインストールするには以下のコマンドを使います
$ python -mpip install
Matplotlib を Linux にインストールする
(0). まず、Matplotlib のインストールに必要なものを先にインストールします。
Debian / Ubuntu へのインストール方法はこちら↓
$ sudo apt-get build-dep python-matplotlib
Fedora へのインストール方法はこちら↓
$ sudo def builddep python-matplotlib
RedHat の場合は、
$ yum-builddep
$ su -c “yum-builddep python-matplotlib”
(1), ソースコードからインストールします
[1], 以下のどちらかを実行します
$ git clone git@github.com:matplotlib/matplotlib.git
もしくは
$ git clone git://github.com/matplotlib/matplotlib.giit
[2], matplotlib をインストールします
$ cd matplotlib
$ python -mpip install
matplotlib の使い方 (0-1) インポートする
matplotlib は、インポートすることで使えるようになります。
matplotlib を使う時には、
import marplotlib.pyplot
を使います。
as plt
で略して書く手間を減らすのが一般的です。
matplotlib の使い方 (0-2) データの生成
今回は、グラフの作成をシンプルに学ぶために、
同じデータを使います。
変数として
names という変数名に（のび太、しずか、ドラえもん、ジャイアン、スネ夫）を代入しています。
names = [ ‘nobita’, ‘sizuka’, ‘doraemon’, ‘jyaian’, ‘suneo’]
値として
valuesという変数名にして（10, 80, 100, 50, 60）を代入しています。
values = ( 10, 80, 100, 50, 60 )
と設定しています。
matplotlib の使い方 (1) 折れ線グラフ（ plot ）
折れ線グラフは、matplotlib の plotメソッドを使います。
plt.plot( 横軸にしたい変数, 縦軸にしたい変数 )
の形で使います。
matplotlib の使い方 (2) 棒グラフ( bar )
棒グラフは、matplotlib の barメソッドを使います。
plt.bar( 横軸にしたい変数, 縦軸にしたい変数 )
の形で使います。
matplotlib の使い方 (3) 散布図 ( scatter )
散布図は、matplotlib の scatter メソッドを使います。
plt.scatter( 横軸にしたい変数, 縦軸にしたい変数 )
の形で使います。
matplotlib の使い方 (4) 等高線 ( contour, contourf )
等高線図を描くために、データを作ります。
等高線図では、格子と、格子に対する値を設定して描画します。
データ生成のやり方にはいろいろあります。
ここでは、
変数 x に１〜１０の整数を入れています。
変数 y は、変数 x の型を変換しています。
変数 x は、１０個のベクトル配列です。
変数 y は、１０行１列の行列になっています。
これをかけ算した変数 h は、１０行１０列の行列になっています。
また、それぞれの値は、xとyのそれぞれの値のかけ算した結果になっています。
（numpy アレイのなので、ブロードキャストされています）
変数 h の値の色は、levels という変数で指定しています。
levels = [0, 10, ,20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100 ]
としています。
この目盛りごとの色が変わって表示させることができます。
等高線図を描いてみます。
等高線図は、matplotlib の contour メソッドを使います。
plt.contour( 格子の値, 色の指定 )
の形で使います。
色を塗りつぶした等高線図にしたい場合は、
matplotlib の contourf メソッドを使います。
plt.contourf( 格子の値, 色の指定 )
の形で使います。
matplotlib の使い方 (5) ヒートマップ
ヒートマップ図は、matplotlib の pcolor メソッドを使います。
plt.pcolor( 格子の値 )
の形で使います。
カラーバーを合わせて表示させたいなら、
plt.colorbar( )
を使います。
複数のグラフをまとめて表示させることができます。
matplotlib の使い方 (6) グラフを複数表示 ( subplot )
全体的な流れとしては、以下のようにします。
- グラフの場所を指定( plt.subplot(x,y,z) )
- グラフの内容を指定( plt.xx( ) )
- 最後に図の表示（ plt.show( ) ）
グラフの場所は、matplotlib の subplot メソッド を使います。
plt.subplot( 行番号、列番号、通し番号)
のように指定します。
例えば、６つのグラフを、２行３列にして表示したいとします。
各グラフでは、６つのエリアの中のどこか、を指定する必要があります。
今回は、２行３列に図を並べるので、
( 2, 3, X )
として、Xについては、左上からスタートして、
行方向に進み、１番右に進んだら次の列に行きます。
Xには、この通し番号を使います。
図で描くと、赤の数字のようになります↓
というわけで、
matplotlib によるグラフの描き方のイメージは持っていただけたのではないでしょうか。
とは言っても、
- もっと他のグラフを描きたい
- 違う書き方はないの？
- 細かいところを修正したい
といったことが必要になるかもしれません。
そういった場合には、より詳しく学ぶのがおすすめです
matplotlib を学びたいあなたにおすすめの本
Matplotlib&Seaborn実装ハンドブック (Pythonライブラリ定番セレクション)
本書は、Matplotlib に加えて、Python でグラフを描くためのライブラリ Seaborn も学べるお得な１冊です。
Matplotlib では４２項目について、それぞれわかりやすく解説がされています。
ハンドブックなので、描きたいグラフに近いものを辞書的に参照しながら使えるので、手元にあると作業がはかどる１冊となっています。
初心者向けPythonデータ分析入門: Numpy/Pandas/Matplotlib/Scikit-learn/Keras対応 (神草出版)
本書は Matplotllib だけでなく、データ分析で役立つ NumPy, Pandas, Skit-learn, Keras も一緒に学べる効率的な１冊です。
Matplotlib については概要がまとめられており、サクッと全体像をつかむのにオススメです。
Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習
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これ１冊あれば、基本的な使い方はだいたい網羅されています。
データサイエンスについて、大まかな概要をつかんだ後で、さらに詳しく学んでいくのにおすすめの１冊です。
こちらもございます↓
matplotlib Plotting Cookbook (English Edition)
Mastering matplotlib (English Edition)
こちらもございます↓
『【Python NumPy 独学】「NumPy」とは？読み方、何のために使うのか、基本的な使い方をサンプルコードとともに、まとめました【Python 入門】』
