データ分析、機械学習、ディープラーニングにはグラフの描画による可視化は不可欠です。データは、加工前の状態ではただの数字の羅列でしかなく、一目で必要な情報が伝わるものではありません。それを集計しグラフにしたり、見やすいようにダッシュボード化したりすることにより、「分析結果が一目で理解でき、必要な情報がすぐに伝わる」状態となります。
Pythonのグラフの描画に欠かせないのが、Matplotlib（マットプロットリブ）になります。Matplotlibは、Pythonのグラフ描画用ライブラリで、様々なグラフを作成し、データを可視化することができます。
この章では、まずはMatplotlibを用いて基本的なグラフの描画の方法を学んでいきましょう。
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Matplotlibのインストール、import
Matplotlibの利用に際してまず必要となるのが、Matplotlibのインストールになります。Matplotlibは標準ではインストールされていませんので、pipを利用して別途インストールする必要があります。
pipを利用してインストールする場合は、以下のコマンドを入力してください。
pipの詳しい説明は「Pythonでの外部ライブラリの追加インストール方法」を参照ください。
データサイエンスに特化したプラットフォームAnaconda（アナコンダ）を利用されている方は、別途インストールする必要はありません。Anacondaをインストールすると基本的にはMatplotlibもインストールされています。
Anacondaの詳しい説明は「AnacondaでPython3をインストール」を参照ください。
環境が古い、アンインストールしてしまったなど何らかの理由でMatplotlibがインストールされていない場合は、condaを利用してインストールしてください。
condaの詳しい説明は「Anacondaでの外部ライブラリの追加インストール方法」を参照ください。
インストール後にコマンド「conda list」を使うと、インストールしたMatplotlibが表示されていることが確認できます。これでMatplotlibのインストールは完了です。
インストールが終わりMatplotlibを利用する為には、以下のように、matplotlib.pyplotクラスをインポートします。
asを使い「plt」という別名を付けることで、以降のプログラムでは「plt」という名前でmatplotlib.pyplotクラスを利用できるようにします。
Matplotlibで折れ線グラフの描画と装飾
まず最初に、以下の記事で折れ線グラフの描画方法について解説します。単一系列の折れ線グラフだけでは無く、２つの複数系列の折れ線グラフも描いてみます。またタイトルやラベル、目盛線、凡例、色などの装飾方法も確認していきます。
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Matplotlibで棒グラフ／積み上げ棒グラフの描画と装飾
そして次に、棒グラフと積み上げ棒グラフの表示やタイトル、ラベル、目盛線、凡例、色分けを用いた棒グラフの装飾方法についての理解を深めていきます。またCSVファイルからデータを読み込んでの棒グラフの表示にもチャレンジしてみましょう。
Matplotlibで円グラフの描画と装飾
この章では、matplotlibでの円グラフの表示と装飾方法について学びます。装飾については、タイトル、ラベル、凡例を付けたり、色、フォントサイズを変更してみましょう。他のグラフと同様、CSVファイルから読み込んだデータを元に円グラフの表示も試してみます。
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Matplotlibで散布図の描画と装飾
またMatplotlibで散布図の表示方法についても確認していきます。単一の系列だけでは無く、色分けや凡例を用いた複数系列の散布図や3Dの散布図の表示、そして、CSVファイルからデータを読み込んでの散布図の描画方法についても学んでいきましょう。またグラフの装飾については、タイトル、ラベル、目盛線の表示や、マーカーのサイズ、色、種類、透明度の変更方法についても見ていきましょう。
Matplotlibでヒストグラムの描画と装飾
合わせてMatplotlibでヒストグラムの表示方法についても確認していきましょう。散布図と同様、単一の系列だけでは無く、色分けや凡例を用いた複数系列のヒストグラムの表示、そして、CSVファイルからデータを読み込んでのヒストグラムの描画方法についても学んでいきます。またグラフの装飾についても、タイトル、ラベル、目盛線の表示や、棒の色や透明度の変更方法についても見ていきます。
Matplotlibで複数のグラフを並べて描画
そして、棒グラフ、円グラフなどのグラフを複数並べて表示する方法についても見ていきましょう。
Matplotlibの日本語対応
Matplotlibでは、標準では日本語対応がされておらず、グラフのタイトルやラベルは英語でしか表記できません。日本語を無理に表示しようとすると、文字化けが発生し、「□□□」のような文字が表示されるだけで、正しく表示できません。
この記事では、Python初心者でも簡単にできる日本語対応の仕方を解説していきます。
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