Matplotlib をブラウザですぐ試せるプレイグラウンド
オンライン Matplotlib プレイグラウンドを使って、ブラウザで Python と Matplotlib でデータを視覚化しましょう。セットアップ不要でプロットを即座にレンダリングでき、データサイエンスに最適です。
🚀 7 合計実行 (7 今月)
📚 今すぐ始めたい人気のMatplotlibコース
Loading...
📊 Matplotlibの紹介
1. Matplotlibとは？
Matplotlibは、静的、アニメーション、インタラクティブな可視化を作成するために使用される人気のPythonライブラリです。データサイエンスや科学計算で特に役立ちます。
import matplotlib.pyplot as plt2. 折れ線グラフ
XとYの値を使用した基本的な折れ線グラフ。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]
plt.plot(x, y)
plt.title("Line Plot")
plt.xlabel("X軸")
plt.ylabel("Y軸")
plt.show()3. 棒グラフ
棒グラフは、離散的なカテゴリを比較するのに役立ちます。
categories = ['A', 'B', 'C']
values = [5, 7, 3]
plt.bar(categories, values)
plt.title("Bar Chart")
plt.show()4. 散布図
散布図を使用して、2つの数値変数間の関係を示します。
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.scatter(x, y)
plt.title("Scatter Plot")
plt.show()5. 円グラフ
円グラフは、割合を示すのに使用されます。
labels = ['Apple', 'Banana', 'Cherry']
sizes = [30, 40, 30]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("Fruit Distribution")
plt.show()6. ヒストグラム
ヒストグラムは、数値データの分布を理解するのに役立ちます。
import numpy as np
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30)
plt.title("Histogram")
plt.show()7. 複数のプロット
サブプロットを使用して、1つの図に複数のチャートをプロットします。
x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [1, 4, 9, 16]
y2 = [2, 3, 5, 7]
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title("Plot 1")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title("Plot 2")
plt.tight_layout()
plt.show()8. スタイルのカスタマイズ
色、スタイル、マーカーなどをカスタマイズできます。
plt.plot(x, y1, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.title("Styled Line")
plt.show()9. 画像としてプロットを保存
savefig()を使用してプロットを画像ファイルに保存します。
plt.plot(x, y1)
plt.savefig("my_plot.png")10. 3Dプロット（上級）
Matplotlibはmpl_toolkits.mplot3dを介して3Dプロットもサポートしています。
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = [1, 2, 3]
y = [2, 3, 4]
z = [5, 6, 7]
ax.scatter(x, y, z)
plt.show()