Pythonで棒グラフを描く方法

PythonのライブラリであるMatplotlibを使用して棒グラフを描く方法について説明します。

基本的な棒グラフの描画

まずは、基本的な棒グラフの描画方法から始めます。以下のコードは、5つのカテゴリに対する値を棒グラフで表示する例です。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
men_means = [20, 34, 30, 35, 27]

x = np.arange(len(labels))
width = 0.35

fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x, men_means, width, label='Men')

ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()

plt.show()

このコードでは、まず必要なライブラリをインポートし、データを準備します。次に、plt.subplots()を使用してグラフのフレームを作成し、ax.bar()で棒グラフを描画します。最後に、plt.show()でグラフを表示します。

棒グラフのカスタマイズ

棒グラフの見た目をカスタマイズする方法も多数あります。例えば、以下のコードでは棒グラフに値を表示しています。

def autolabel(rects):
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        ax.annotate('{}'.format(height),
                    xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),
                    xytext=(0, 3),
                    textcoords="offset points",
                    ha='center', va='bottom')

autolabel(rects1)
plt.show()

このautolabel関数は、各棒の上にその高さ（値）を表示します。これにより、グラフから直接値を読み取ることができます。

以上がPythonとMatplotlibを使用した基本的な棒グラフの描画方法とそのカスタマイズ例です。データ可視化はデータ分析の重要な一部であり、PythonとMatplotlibはその強力なツールです。.