PythonとMatplotlibを使用した棒グラフの作成

Pythonのデータ可視化ライブラリであるMatplotlibを使用して、棒グラフを作成する方法について解説します。特に、ax.bar()メソッドを使用した棒グラフの作成に焦点を当てます。

基本的な棒グラフの作成

まずは、基本的な棒グラフの作成方法から始めましょう。以下のコードは、4つのデータポイントを持つ簡単な棒グラフを作成します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = [1, 2, 3, 4]
height = [10, 20, 30, 40]

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, height)
plt.show()

このコードでは、plt.subplots()を使用して新しい図(fig)と座標軸(ax)を作成しています。次に、ax.bar()メソッドを使用して棒グラフを作成し、plt.show()でグラフを表示しています。

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、棒の太さ(width)、色(color)、透明度(alpha)などを変更することができます。

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, height, width=0.8, color='skyblue', alpha=0.5)
plt.show()

このコードでは、棒の太さを0.8、色をスカイブルー、透明度を0.5に設定しています。

積み上げ棒グラフと複数系列の棒グラフ

Matplotlibを使用すると、積み上げ棒グラフや複数系列の棒グラフも簡単に作成することができます。以下に、積み上げ棒グラフの作成例を示します。

N = 5
menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
menStd = (2, 3, 4, 1, 2)
womenStd = (3, 5, 2, 3, 3)
ind = np.arange(N)    # the x locations for the groups
width = 0.35       # the width of the bars: can also be len(x) sequence

fig, ax = plt.subplots()

p1 = ax.bar(ind, menMeans, width, yerr=menStd, label='Men')
p2 = ax.bar(ind, womenMeans, width, bottom=menMeans, yerr=womenStd, label='Women')

ax.axhline(0, color='grey', linewidth=0.8)
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.set_xticks(ind)
ax.set_xticklabels(('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'))
ax.legend()

plt.show()

このコードでは、男性と女性の平均スコアを示す積み上げ棒グラフを作成しています。

以上が、PythonとMatplotlibを使用した棒グラフの作成方法の基本です。これらの基本を理解すれば、さまざまなデータを視覚化するための棒グラフを作成することができます。.