目次
Matplotlib によるグラフの描画
折れ線グラフ
ある都市のある日の気温データについて折れ線グラフを作成してみよう．まずはここ参考にモジュールを読み込んだ後，データフレームを準備します．
データフレームを準備する
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([
[0, 12.7], [1, 12.4], [2, 11.8], [3, 12.2],
[4, 11.4], [5, 11.5], [6, 10.8], [7, 11.5],
[8, 12.3], [9, 13.6], [10, 13.8], [11, 13.8],
[12, 13.6], [13, 12.5], [14, 12.6], [15, 13.0],
[16, 13.7], [17, 13.4], [18, 12.3], [19, 11.7],
[20, 11.1], [21, 10.7], [22, 10.4], [23, 10.2]],
columns=['hour', 'temperature']
)
print(df.head())
hour temperature 0 0 12.7 1 1 12.4 2 2 11.8 3 3 12.2 4 4 11.4
グラフを描画するには，figure オブジェクトと subplots を生成する必要があります．figure オブジェクトは（いくつかの，ただし以下では1つの）subplots を描画する領域で，subplots はグラフを描画する領域です．次のコードのように，plt.subplots() 関数によって，figure オブジェクトと subplots の配置を一気に行うことができます．その後，plot() 関数で折れ線グラフを描画することができます．
折れ線グラフ
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.plot(df['hour'], df['temperature'])
plt.show()
マーカーを表示するには marker オプションを指定します．
マーカーを表示する
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.plot(df['hour'], df['temperature'], marker='o')
plt.show()
軸ラベルを表示してみよう．
軸ラベルを表示する
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.plot(df['hour'], df['temperature'], marker='o')
ax.set_xlabel('hour')
ax.set_ylabel('temperature')
plt.show()
縦軸，横軸の範囲を指定してみよう．
軸の範囲を設定する
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.plot(df['hour'], df['temperature'], marker='o')
ax.set_xlabel('hour')
ax.set_ylabel('temperature')
ax.set_xlim(0, 23)
ax.set_ylim(5, 20)
plt.show()
凡例を表示してみよう．なお，凡例の位置を変更するためには，ax.legend() に loc 引数を指定して，ax.legend(loc='upper right') のようにすると良いでしょう．ここで，loc には，'best'，'upper right'，'upper left'，'lower right'，'lower left'，'center left'，'center right'，'lower center'，'upper center'，'center' などが利用できます．詳細は https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.legend.html を参照してください．
凡例を追加する
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.plot(df['hour'], df['temperature'], marker='o', label='temparature')
ax.set_xlabel('hour')
ax.set_ylabel('temperature')
ax.set_xlim(0, 23)
ax.set_ylim(5, 20)
ax.legend()
plt.show()
グリッドを表示します．
グリッドを表示する
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.plot(df['hour'], df['temperature'], marker='o', label='temparature')
ax.set_xlabel('hour')
ax.set_ylabel('temperature')
ax.set_xlim(0, 23)
ax.set_ylim(5, 20)
ax.legend()
ax.grid()
plt.show()
横軸の刻み幅を変更してみよう．
横軸の刻みを変更する
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.plot(df['hour'], df['temperature'], marker='o', label='temparature')
ax.set_xlabel('hour')
ax.set_ylabel('temperature')
ax.set_xlim(0, 23)
ax.set_ylim(5, 20)
ax.legend()
ax.grid()
ax.set_xticks(np.arange(0, 23 + 1, 6))
plt.show()
グラフにタイトルを表示するには，title() を実行すると良いでしょう．
タイトルの表示
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.plot(df['hour'], df['temperature'], marker='o', label='temparature')
ax.set_xlabel('hour')
ax.set_ylabel('temperature')
ax.set_xlim(0, 23)
ax.set_ylim(5, 20)
ax.legend()
ax.grid()
ax.set_xticks(np.arange(0, 23 + 1, 6))
ax.set_title('temperature')
plt.show()
なお，matplotlib だけをインポートしている場合は，タイトル等に日本語文字を入力しただけではフォントの設定の問題で正しく表示できません．
日本語タイトルの表示：失敗例
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
...（中略）...
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.plot(df['hour'], df['temperature'], marker='o', label='temparature')
ax.set_xlabel('hour')
ax.set_ylabel('temperature')
ax.set_xlim(0, 23)
ax.set_ylim(5, 20)
ax.legend()
ax.grid()
ax.set_xticks(np.arange(0, 23 + 1, 6))
ax.set_title('気温')
plt.show()
japanize_matplotlib をインポートすると日本語フォントを利用することができるようになります．インポートでエラーが表示された場合はこのページを参考に japanize-matplotlib をインストールしてください．
japanize-matplotlib を使った日本語タイトルの表示
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
import pandas as pd
import numpy as np
...（中略）...
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.plot(df['hour'], df['temperature'], marker='o', label='ある都市の気温')
ax.set_xlabel('時刻')
ax.set_ylabel('気温')
ax.set_xlim(0, 23)
ax.set_ylim(5, 20)
ax.legend()
ax.grid()
ax.set_xticks(np.arange(0, 23 + 1, 6))
ax.set_title('気温')
plt.show()
何らかの理由で japanize-matplotlib をインストールできない，インポートできない状況でも日本語フォントを利用するためには matplotlib.font_manager インポートし，任意のフォントへのパスを指定すると良いでしょう．このときフォントパスは各自の環境に合わせてください．
日本語タイトルの表示
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.font_manager as fm
f_prop = fm.FontProperties(fname="C:\\Windows\\Fonts\\meiryo.ttc") # Windows の場合
# f_prop = fm.FontProperties(fname="/System/Library/Fonts/ヒラギノ角ゴシック W3.ttc") # Mac の場合はこの行を有効に
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.plot(df['hour'], df['temperature'], marker='o', label='temparature')
ax.set_xlabel('hour')
ax.set_ylabel('temperature')
ax.set_xlim(0, 23)
ax.set_ylim(5, 20)
ax.legend()
ax.grid()
ax.set_xticks(np.arange(0, 23 + 1, 6))
ax.set_title('気温', fontproperties=f_prop)
plt.show()
なお，グラフを画像形式でファイルに保存には，plt.show() の代わりに plt.savefig('ファイル名.png') を実行すると良いでしょう．このとき，ノートブックと同じフォルダに PNG 形式で保存されます．
PNG 形式で保存する
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.plot(df['hour'], df['temperature'], marker='o', label='temparature')
ax.set_xlabel('hour')
ax.set_ylabel('temperature')
ax.set_xlim(0, 23)
ax.set_ylim(5, 20)
ax.legend()
ax.grid()
ax.set_xticks(np.arange(0, 23 + 1, 6))
ax.set_title('temperature')
plt.savefig('fig.png')
上で生成されたラスター形式の PNG ファイルでは作成された画像の解像度が若干粗く，塗りつぶし色が透明になっています．解像度は dpi オプションで，塗りつぶし色は facecolor オプションで変更することができます．
PNG ファイルの解像度と塗りつぶし色の指定
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.plot(df['hour'], df['temperature'], marker='o', label='temparature')
ax.set_xlabel('hour')
ax.set_ylabel('temperature')
ax.set_xlim(0, 23)
ax.set_ylim(5, 20)
ax.legend()
ax.grid()
ax.set_xticks(np.arange(0, 23 + 1, 6))
ax.set_title('temperature')
plt.savefig('fig.png', dpi=300, facecolor='white')
さらに，PDF 形式（あるいは EPS 形式）で保存することも可能です．ベクター形式の PDF ファイルではグラフの要素や文字もアウトライン化されているため，拡大表示しても美しい状態を保つことができます．
PDF 形式で保存する
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.plot(df['hour'], df['temperature'], marker='o', label='temparature')
ax.set_xlabel('hour')
ax.set_ylabel('temperature')
ax.set_xlim(0, 23)
ax.set_ylim(5, 20)
ax.legend()
ax.grid()
ax.set_xticks(np.arange(0, 23 + 1, 6))
ax.set_title('temperature')
plt.savefig('fig.pdf')
次に，複数の折れ線を一つのグラフに表示してみよう．まず，ある日の2つの地点（地点Aと地点B）の気温データをデータフレームで準備します．
データフレームの準備
df2 = pd.DataFrame([
[0, 19.1, 15.9], [1, 17.4, 15.5], [2, 17, 15],
[3, 16.4, 14.4], [4, 16.2, 13.8], [5, 15.5, 12.8],
[6, 16.4, 13.3], [7, 17.6, 15.2], [8, 20, 17.7],
[9, 20.8, 19.8], [10, 22.6, 21.8], [11, 22.7, 23.2],
[12, 25.3, 23.6], [13, 24.3, 23.9], [14, 24.5, 24.1],
[15, 23.9, 23.5], [16, 23.5, 23.3], [17, 22.6, 21.3],
[18, 21.6, 19.6], [19, 19.8, 17.9], [20, 19.4, 16.3],
[21, 18.8, 15.2], [22, 17.9, 14.2], [23, 17.9, 13.8]],
columns=['hour', 'A', 'B']
)
print(df2.head())
hour A B 0 0 19.1 15.9 1 1 17.4 15.5 2 2 17.0 15.0 3 3 16.4 14.4 4 4 16.2 13.8
複数の折れ線を表示するには，次のように ax.plot を続けて実行すると良いでしょう．なお，marker には 'o' や 'x'，'+' など様々な種類が準備されています．詳細はこちらで確認して下さい．
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.plot(df2['hour'], df2['A'], marker='o', label='A')
ax.plot(df2['hour'], df2['B'], marker='x', label='B')
ax.set_xlabel('hour')
ax.set_ylabel('temperature')
ax.set_xlim(0, 23)
ax.set_ylim(10, 30)
ax.legend()
ax.grid()
ax.set_xticks(np.arange(0, 23 + 1, 6))
plt.show()
