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目次

1. Matplotlib とは
2. モジュールの読み込み
3. 折れ線グラフ
4. 散布図
5. 円グラフ
6. 棒グラフ
   データフレームの準備 | 縦棒グラフ | グラフサイズの変更 | 軸の値の回転 | 横棒グラフ | 縦軸の反転 |
7. 複数の棒グラフ
8. 積み上げグラフ
9. 任意の数学関数のグラフ描画
10. 複数グラフの描画

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Matplotlib によるグラフの描画

棒グラフ

今度は棒グラフを描画してみよう．まず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する．このデータはプロバスケットボールでのホームチーム得点データの集計結果である．

データフレームを準備するdf = pd.DataFrame([
    ['10-19', 1],
    ['30-39', 6],
    ['40-49', 37],
    ['50-59', 317],
    ['60-69', 1105],
    ['70-79', 1950],
    ['80-89', 1823],
    ['90-99', 905],
    ['100-109', 261],
    ['110-119', 42],
    ['120-130', 6]],
    columns=['team_point_home', 'number_of_games']
)
df

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棒グラフを描画するには bar() を利用すると良い．

棒グラフfig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.bar(df['team_point_home'], df['number_of_games'])
plt.show()

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上のグラフでは横軸の値が重なってしまった．解決方法の1つはグラフのサイズを変更する方法である．このためには figsize の値を変更するとよい．

棒グラフfig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 4))
ax.bar(df['team_point_home'], df['number_of_games'])
plt.show()

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あるいは，軸の値を rotation オプションで回転させることも可能である．例えば45度回転させる．

棒グラフfig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.bar(df['team_point_home'], df['number_of_games'])
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

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横棒グラフを描画するには barh() を利用すると良い．

横棒グラフfig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.barh(df['team_point_home'], df['number_of_games'])
plt.show()

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縦軸を反転させたければ invert_yaxis() を利用すると良い．

縦軸を反転fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.barh(df['team_point_home'], df['number_of_games'])
ax.invert_yaxis()
plt.show()

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