【Matplotlib】折れ線グラフを描画する方法 | matplotlib.pyplot

【はじめに】
1. 本記事の内容
【Matplotlibをインポート】
【使用するデータを読み込む】
【グラフを描くためのデータを作る】
【折れ線グラフの作成】
【ラベルの追加】
【グラフの色変更】
【グラフ線の太さ変更】
【マーカーの付与】
【グラフ線のスタイル変更】
【グラフタイトルの追加】
【グラフの大きさ変更】
【複数のグラフを表示】
【グラフを画像として保存】
【さいごに】

【はじめに】

Matplotlib はPythonのグラフ描画のためのライブラリです。

Matplotlibを使うことで、グラフの描画やデータの可視化が簡単に行えます。

今回はMatplotlibの基本として、折れ線グラフを描画する方法を紹介します。

本記事の内容

Matplotlibをインポート
使用するデータを読み込む
グラフを描くためのデータを作る
折れ線グラフの作成
ラベルの追加
グラフの色変更
グラフ線の太さ変更
マーカーの付与
グラフ線のスタイル変更
グラフタイトルの追加
グラフの大きさ変更
複数のグラフを表示
グラフを画像として保存

【Matplotlibをインポート】

matplotlibの中のpyplotを読み込みます。

また、Jupyter Notebook内にグラフを出力させるために%matplotlib inlineを記述します。

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

ポイント

asを使用してpltという名前で使用することが多いです。
%matplotlib inlineは通常のpyファイルで記述する場合は不要となります。

【使用するデータを読み込む】

Pythonライブラリである「Pandas」をインポートしてcsvファイルをDataFrameとして読み込みます。

使用するデータは、「1920年から2015年までの全国の人口推移のデータ」とします。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', encoding='shift-jis')
df

	都道府県コード	都道府県名	元号	和暦（年）	西暦（年）	人口（総数）	人口（男）	人口（女）
0	1	北海道	大正	9	1920	2359183	1244322	1114861
1	2	青森県	大正	9	1920	756454	381293	375161
2	3	岩手県	大正	9	1920	845540	421069	424471
3	4	宮城県	大正	9	1920	961768	485309	476459
4	5	秋田県	大正	9	1920	898537	453682	444855
...	...	...	...	...	...	...	...	...
934	43	熊本県	平成	27	2015	1786170	841046	945124
935	44	大分県	平成	27	2015	1166338	551932	614406
936	45	宮崎県	平成	27	2015	1104069	519242	584827
937	46	鹿児島県	平成	27	2015	1648177	773061	875116
938	47	沖縄県	平成	27	2015	1433566	704619	728947
939 rows × 8 columns

私のGitHubに「data.csv」としてアップロードしてあるので、下記コマンドでダウンロードすれば簡単に準備できます。

$ curl https://raw.githubusercontent.com/nakachan-ing/python-references/master/Matplotlib%26Seaborn/data.csv -O

【グラフを描くためのデータを作る】

データをグラフにするには、データに対するどのような情報が必要なのかをはっきりさせることが重要です。

今回は「1920年から2015年までの全国の人口推移のデータ」から、東京都の人口推移をグラフにすることにします。

読み込んだデータから、「都道府県名」が「東京都」のデータを取得して新たなDataFrameとして作成します。

population_of_tokyo = df[df['都道府県名']=='東京都']
population_of_tokyo

	都道府県コード	都道府県名	元号	和暦（年）	西暦（年）	人口（総数）	人口（男）	人口（女）
12	13	東京都	大正	9	1920	3699428	1952989	1746439
59	13	東京都	大正	14	1925	4485144	2387609	2097535
106	13	東京都	昭和	5	1930	5408678	2855323	2553355
153	13	東京都	昭和	10	1935	6369919	3325696	3044223
200	13	東京都	昭和	15	1940	7354971	3795875	3559096
247	13	東京都	昭和	20	1945	3488284	1788145	1700139
293	13	東京都	昭和	25	1950	6277500	3169389	3108111
340	13	東京都	昭和	30	1955	8037084	4115823	3921261
387	13	東京都	昭和	35	1960	9683802	4997023	4686779
434	13	東京都	昭和	40	1965	10869244	5564583	5304661
481	13	東京都	昭和	45	1970	11408071	5801009	5607062
528	13	東京都	昭和	50	1975	11673554	5913373	5760181
575	13	東京都	昭和	55	1980	11618281	5856280	5762001
622	13	東京都	昭和	60	1985	11829363	5955029	5874334
669	13	東京都	平成	2	1990	11855563	5969773	5885790
716	13	東京都	平成	7	1995	11773605	5892704	5880901
763	13	東京都	平成	12	2000	12064101	6028562	6035539
810	13	東京都	平成	17	2005	12576601	6264895	6311706
857	13	東京都	平成	22	2010	13159388	6512110	6647278
904	13	東京都	平成	27	2015	13515271	6666690	6848581

【折れ線グラフの作成】

plt.plot()の引数にX軸とY軸とするカラムを指定します。

plt.show()とすることで、グラフが作成されます。

X軸に「西暦（年）」、Y軸に「人口（総数）」を指定して、人口の推移をグラフにしてみます。

x = population_of_tokyo['西暦（年）']
y = population_of_tokyo['人口（総数）']

plt.plot(x, y)
plt.show()

グラフを見ると1940年から1950年の間に急激に人口が減っていることが見て分かります。（今回、原因までは考えないことにします。）

【ラベルの追加】

先ほどのグラフで人口の推移を見ることはできましたが、第三者から見てX軸とY軸がそれぞれ何を示しているかひと目では分かりません。

plt.xlabel、plt.ylabelの引数に名前を指定することで、それぞれの軸にラベルを付けることが出来ます。

日本語でラベルを付ける場合、matplotlibはデフォルトでは日本語対応していないため、japanize-matplotlibをインストールします。

!pip install japanize-matplotlib

Requirement already satisfied: japanize-matplotlib in /Users/nakadakyota/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages (1.1.3)
Requirement already satisfied: matplotlib in /Users/nakadakyota/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages (from japanize-matplotlib) (3.4.3)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Users/nakadakyota/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages (from matplotlib->japanize-matplotlib) (1.3.1)
Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Users/nakadakyota/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages (from matplotlib->japanize-matplotlib) (0.10.0)
Requirement already satisfied: numpy>=1.16 in /Users/nakadakyota/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages (from matplotlib->japanize-matplotlib) (1.21.6)
Requirement already satisfied: pyparsing>=2.2.1 in /Users/nakadakyota/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages (from matplotlib->japanize-matplotlib) (3.0.4)
Requirement already satisfied: pillow>=6.2.0 in /Users/nakadakyota/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages (from matplotlib->japanize-matplotlib) (8.4.0)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /Users/nakadakyota/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages (from matplotlib->japanize-matplotlib) (2.8.2)
Requirement already satisfied: six in /Users/nakadakyota/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages (from cycler>=0.10->matplotlib->japanize-matplotlib) (1.16.0)

import japanize_matplotlib

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('西暦（年）')
plt.ylabel('人口（総数）')
plt.show()

X軸とY軸にラベルを追加することが出来ました。

【グラフの色変更】

plt.plot()の引数colorに色を指定して、グラフの色を変更します。

指定できる色はMatplotlibの公式ドキュメントから確認出来ます。

color example code: named_colors.py — Matplotlib 2.0.2 documentation

plt.plot(x, y, color='red')
plt.xlabel('西暦（年）')
plt.ylabel('人口（総数）')
plt.show()

グラフの色を変更することが出来ました。

ポイント

色を指定するときに「red」を「r」、「blue」を「b」のように省略して指定することが出来ます。
カラーコード（#A8C38Bなど)で指定することも可能です。

【グラフ線の太さ変更】

plt.plot()の引数linewidthに数値(pt)を指定して、グラフ線の太さを変更します。

plt.plot(x, y, linewidth=5)
plt.xlabel('西暦（年）')
plt.ylabel('人口（総数）')
plt.show()

グラフ線の太さを変更することが出来ました。

【マーカーの付与】

plt.plot()の引数markerにX軸とY軸の交わる部分の印を指定して、よりグラフを見やすくしていきます。

アルファベットのoを指定することでo印のマーカー、アルファベットのxを指定すればx印のマーカーを付与します。

その他、使用できるマーカーは公式ドキュメントから確認することが出来ます。

matplotlib.markers — Matplotlib 3.9.0 documentation

plt.plot(x, y, marker="o")
plt.xlabel('西暦（年）')
plt.ylabel('人口（総数）')
plt.show()

マーカーを付与することが出来ました。

【グラフ線のスタイル変更】

plt.plot()の引数linestyleにスタイルを指定して、グラフ線のスタイルを変更します。

指定できるスタイルは公式ドキュメントから確認できます。

Linestyles — Matplotlib 3.9.0 documentation

plt.plot(x, y, linestyle="dotted")
plt.xlabel('西暦（年）')
plt.ylabel('人口（総数）')
plt.show()

グラフ線のスタイルを変更することが出来ました。

【グラフタイトルの追加】

plt.title()の引数にタイトルを指定することで、グラフタイトルを表示することが出来ます。

plt.plot(x, y, marker="o")
plt.xlabel('西暦（年）')
plt.ylabel('人口（総数）')
plt.title('1920年から2015年までの東京都の人口（総数）推移')
plt.show()

【グラフの大きさ変更】

plt.figure()の引数figsizeに幅と高さを指定することで、グラフの大きさを変更することが出来ます。

数値はインチ単位で画像の「幅」と「高さ」を指定します。

plt.figure(figsize=(16,10))
plt.plot(x, y, marker="o")
plt.xlabel('西暦（年）')
plt.ylabel('人口（総数）')
plt.title('1920年から2015年までの東京都の人口（総数）推移')
plt.show()

【複数のグラフを表示】

plt.plot()のX軸は変えずに、Y軸のデータを指定することで複数のグラフを一つの図の中に作成します。

複数のグラフを表示する場合は、引数labelでそれぞれがどのデータを示しているのかを分かりやすくしましょう。

また、plt.legend()で凡例表示させます。

y2 = population_of_tokyo['人口（男）']
y3 = population_of_tokyo['人口（女）']

plt.figure(figsize=(16,10))
plt.plot(x, y, marker="o", label='人口（総数）')
plt.plot(x, y2, marker="o", label='人口（男）')
plt.plot(x, y3, marker="o", label='人口（女）')

plt.xlabel('西暦（年）')
plt.ylabel('人口')
plt.title('1920年から2015年までの東京都の人口（総数）推移')
plt.legend()
plt.show()

複数のグラフを表示することが出来ました。

【グラフを画像として保存】

作成したグラフを、画像にして保存することもできます。

plt.figure()を変数に代入し、savefig()の引数に保存した名前を指定することで画像として保存します。

fig = plt.figure(figsize=(16,10))

plt.plot(x, y, marker="o", label='人口（総数）')
plt.plot(x, y2, marker="o", label='人口（男）')
plt.plot(x, y3, marker="o", label='人口（女）')

plt.xlabel('西暦（年）')
plt.ylabel('人口')
plt.title('1920年から2015年までの東京都の人口（総数）推移')
plt.legend()

fig.savefig('graph.png')

【さいごに】

今回はMatplotlibを使って折れ線グラフを描画する方法を紹介しました。

Pythonでグラフを描画するには標準的なライブラリなので、この機会にMatplotlibの使い方を覚えていきましょう。

使用したCSVファイルやJupyter NotebookはGitHubに公開しています。
Jupyter Notebookは下記コマンドでダウンロードできるので、自由に使って是非練習してみてください。

$ curl https://raw.githubusercontent.com/nakachan-ing/python-references/master/Matplotlib%26Seaborn/Matplotlibで折れ線グラフを描く方法.ipynb -O

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