MatplotlibはPythonで広く使用されるデータ可視化ライブラリですが、その出力するプロットはスタイルや設定をカスタマイズしてより見やすく、情報量の多いものにすることができます。この記事では、基本的なプロットから始め、様々なスタイルと設定のカスタマイズ方法について解説します。具体的なコード例とその解説、応用例を含めています。
目次
Matplotlibの基本的なプロット
Matplotlibは非常に多機能なライブラリですが、最も基本的なプロットの作成から始めましょう。
import matplotlib.pyplot as plt
# データの作成
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 1, 4, 9, 16, 25]
# プロット作成
plt.plot(x, y)
plt.show()
このコードは、xとyのデータセットに基づいて線グラフを生成します。非常にシンプルですが、この基盤の上にさまざまなカスタマイズを加えていくことができます。
線のスタイルをカスタマイズ
線の色と太さ
線グラフの線の色や太さを変更してみましょう。
# 線の色を赤に、太さを2に設定
plt.plot(x, y, color='red', linewidth=2)
plt.show()
`color`と`linewidth`のパラメータで色と太さを指定できます。
線の種類
線の種類もカスタマイズできます。
# 線の種類を点線に設定
plt.plot(x, y, linestyle='--')
plt.show()
`linestyle`パラメータで線の種類（実線、点線、一点鎖線など）を変更できます。
マーカーの追加
マーカーの種類と色
データポイントを強調するためのマーカーも追加できます。
# マーカーを追加（'o'は円形、'blue'は色）
plt.plot(x, y, marker='o', color='blue')
plt.show()
`marker`と`color`のパラメータでマーカーの形と色を変更できます。
応用例
複数のプロットの表示
一つのプロットに複数の線を追加することも可能です。
y2 = [0, 1, 8, 27, 64, 125]
plt.plot(x, y, label='y = x^2')
plt.plot(x, y2, label='y = x^3')
plt.legend()
plt.show()
`label`と`legend()`を使用して、線ごとにラベルを付けて凡例を表示します。
散布図のカスタマイズ
散布図も線グラフと同様にカスタマイズが可能です。
# 散布図の作成
plt.scatter(x, y, c='red', marker='x')
plt.show()
`scatter`関数を使用し、`c`と`marker`で色とマーカーの形を指定できます。
まとめ
Matplotlibは多機能であり、線のスタイルやマーカー、複数の線の追加など、多くのカスタマイズが可能です。基本的な機能から応用まで、この記事で学んだ知識を活用して、より見やすく情報量の多いプロットを作成してみてください。
コメント