python matplotlib初心者向け使い方まとめ

はじめに
解決する問題
matplotlibの基本的な使い方
まとめ

はじめに

pythonのライブラリであるmatoplotlibの使い方を初心者の方向けにまとめます。
matplotlibとは、グラフなどの描画に使うライブラリです。

解決する問題

matplotlibの基本的な使い方がわからないこと

matplotlibの基本的な使い方

import方法

%matplotlib inlineは、jupyter notebookで使用するときに必要なコマンドです。
import matplotlib.pyplot as pltでmatplotlib.pyplotをpltという名前で呼び出しますと定義します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

線グラフの描画

線グラフを描画するために今回は、sin関数を例に用いて描画します。なので、まずはsin関数を用意します。sin関数は、numpyで用意可能です。
x = np.arange(0,10,0.1)は最小値0、最大値10、刻み0.1の数字を用意するという意味です。
y = np.sin(x)でsin関数にxを代入し、yのリストに格納します。
labelはグラフを描画する際の凡例です。

import numpy as np
x = np.arange(0,10,0.1)
y = np.sin(x)
label = str('sin x')

matplotlibでの描画は頻繁に使うので、独自関数で定義しましょう。
plt.plot(x,y,label=label)は、x,yの値を代入し、label='凡例名'でラベリングできます。
plt.title("sin x")でグラフのタイトル
plt.xlabelで、x軸の名前
plt.ylabelで、y軸の名前

def plot(x,y,label):
    plt.plot(x,y,label=label)
    plt.title("sin x") 
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('sin x')
    plt.legend()
    plt.show()

出力結果は以下です。

ヒストグラム

plt.hist(x)でヒストグラムを出力可能です。

 def hist_plot(x):
    plt.title("sin x") 
    plt.xlabel('hist')
    plt.ylabel('num')
    plt.hist(x,label='1') 
    plt.legend()
    plt.show()

では、平均0、標準偏差1の乱数でヒストグラムを作成してみましょう。
np.random.normal(0,1,1000)で作成できます。1000は1000点をランダムに作成するという意味です。

x_1 = np.random.normal(0,1,1000)
hist_plot(x_1)

出力結果です。

二つのヒストグラムをプロットする方法です。
plt.hist(x_1,alpha=0.5,label='1')、plt.hist(x_2,alpha=0.5,label='2')で二つのヒストグラムのプロットを指示します。alpha=0.5で透明化することで、グラフの視認性を向上させられます。

def hist_plot(x_1,x_2):
    plt.title("hist") 
    plt.xlabel('hist')
    plt.ylabel('num')
    plt.hist(x_1,alpha=0.5,label='1') 
    plt.hist(x_2,alpha=0.5,label='2') 
    plt.legend()
    plt.show()

ではプロットしてみましょう。

x_1 = np.random.normal(0,1,1000)
x_2 = np.random.normal(1,1,1000)
hist_plot(x_1,x_2)

出力結果です。

散布図

x_1 = np.random.normal(0,1,1000)、x_2 = np.random.normal(1,1,1000)で、散布図を作成してみましょう。

x_1 = np.random.normal(0,1,1000)
x_2 = np.random.normal(1,1,1000)

plt.scatter(x)で散布図を出力可能です。

def scatter_plot(x,y):
    plt.title("scatter") 
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.scatter(x, y)
    plt.legend()
    plt.show()

出力結果です。

まとめ

今回の記事は以上です。もし、もっとPythonを勉強したいとお思いの方は、以下の参考書を参考にしてみてください。私の方で、目を通してわかりやすいと感じた本を掲載しています。