Python × グラフ

【保存版】Python/Matplotlibで仕事で使えるグラフ作成のまとめ一覧

python-matplotlib-graph

 

Pythonでデータは集約したけど、うまく可視化できないかな〜 グラフ種類や設定の数が多過ぎて。。

 

Pythonでは、いろんなグラフが作れるよ。仕事で使える最小限の機能を紹介するよ〜

 

本記事では、Python/Matplotlibで、仕事でグラフを作る際の最小限 、知っておくべき一覧を紹介します。

 

想定読者

・Pythonでデータ集計して、社内外の説明資料のためグラフを作成したい。

・すぐに仕事で使えるグラフの作成方法を一覧で確認したい。

 

本記事について

・PythonのMatplotlibライブラリを用いてグラフを書く方法を紹介します。

・本記事はグラフ作成の際、matplotlib.pyplot.subplotsにより、「matplotlib.figure.Figureクラス(図)」と「matplotlib.axes.Axesクラス(座標軸)」を生成した場合の記載となっています。

  基本的には、グラフの書き方はmatplotlib.pyplotと同じです。

・本記事のリンク先では、実務に近いデータを用いて、仕事で使える書き方を解説しています。

・本記事(リンク先含む)は次の実行環境の内容を記載しています。
  Python 3.7.6、Jupyterlab 1.2.6、Pandas:1.1.2、NumPy:1.18.1

 

Python/Matplotlibで仕事で使えるグラフ作成のまとめ一覧

Python/Matplotlibで仕事で使えるグラフ作成のまとめ一覧は、次の通りとなります。

具体的なグラフの書き方(ソースコード)グラフのイメージは、リンク先で確認してみてください。

やりたいことPythonでの処理リンク
タイトル、ラベル、凡例を日本語表示にするjapanize_matplotlibをインポート[詳細]
棒グラフを作成するAxes.bar[詳細]
積み上げ縦棒グラフを作成するAxes.barでbottomsを指定[詳細]
100%積み上げ縦棒グラフを作成するy軸を比率とし、Axes.barでbottomsを指定[詳細]
折れ線グラフを作成するAxes.plot[詳細]
散布図を作成するAxes.scatter[詳細]
散布図で分布を確認するソートして、Axes.scatter[詳細]
円グラフを作成するAxes.pie[詳細]
複数のグラフを作成するforループで繰り返しグラフ作成[詳細]
グラフのタイトル・軸ラベルを設定するAxes.set_title、Axes.set_xlabel[詳細]
グラフの座標を設定するAxes.grid[詳細]
対数軸にするAxes.set_xscale('log')[詳細]
グラフに横線を入れるAxes.axhline[詳細]
グラフに縦線を入れるAxes.axvline[詳細]
グラフに矢印を入れるAxes.annotateでarrowpropsを指定[詳細]
グラフに文字を入れるAxes.text[詳細]
グラフに文字を囲むボックスを入れるAxes.textでbboxを指定[詳細]
グラフに円単位を入れるFigure.text[詳細]
グラフを保存するpyplot.savefig('ファイル名')-

 

内容は、定期的にアップデートしていきます。

 

「Python/Matplotlibで仕事で使えるグラフ作成のまとめ一覧」の作成目的と使い方

Pythonでグラフを作成する時って、

・このグラフの引数はどうする?

・グラフに線や文字を追加したい!

・複数のグラフを作成したい!!

などなど、色んなことをその都度調べないといけないですよね。

 

僕は実際に1つずつ調べて、かなりの時間を浪費してました。。

そんなときに、こんなページがあったらいいなぁと思い自分で作ってみました。

 

特徴としては、

実際の仕事でよく使うグラフや設定だけを最小限で紹介する。

一覧化して、すぐに欲しい情報にいきつける。

実際の仕事で扱うようなデータを題材にする。

を実現できるように本記事を作成しました。

 

本記事で、他の方が僕みたいに多くの時間・労力をかけず、Pythonで仕事で使うグラフをすぐに作れ、分かりやすいグラフになることを願っています。

 

本記事は、ブックマークやお気に入りにいれて、いつでも使える早見表として使ってもらえればと思います。

 

 

【参考】Matplotlibでのグラフ作成に慣れたら

本記事は、PythonのMatplotlibというグラフ作成のライブラリを用いています。

これに慣れてきたら、次の2つを使ったグラフ作成もやっていきましょう。

Seaborn:グラフがおしゃれ。色んな種類のグラフが描ける。簡単に変数別のグラフが書ける。

Plotly:インタラクティブなグラフが描ける。HTML形式でも共有できる。

 

それぞれ特徴があるので、ぜひぜひチェックしてみましょう!!

 

それでは、どんどんPythonでグラフを作成して、業務を効率化・高度化していきましょう〜

 

 

 

<<以下、おまけ>>

今、流行りのデータサイエンティストを目指している方向けの内容になります。

 

【おまけ】筆者が考えるデータサイエンティストのロードマップ

データサイエンティストを目指すには、まずは次の3ステップの順で行うのがおすすめです。ぜひ参考までに〜

 

step
1
まずは、もっとデータサイエンティストを知る!!

一番いいのは、現役のPythonエンジニア、データサイエンティストから実際の情報を仕入れること

方向性ややり方を間違えて、時間と労力を無駄にしないためにも。

ちなみに今は、CodeCampが無料でマンツーマンレッスンをやってるのでおすすめです。(2020/11時点)

「Pythonデータサイエンスコースの体験」と言えば、いろんな情報が聞けます。是非、今のチャンスに!!

\マンツーマン指導の「CodeCamp」/

まず内容を見てみる

無料でなんでも聞いてみよう!!

 

step
2
PythonでExcel作業をやってみる!!

データサイエンティストになるには、Pythonがいいってよく言われます。

 

関連記事データサイエンス完全初心者がPython(パイソン)をやるべき3つの理由

 

ただ、目的なく漠然と取り組んでも、長続きしません。

だから、まずは、身近な目標を作ることが大事

そこで普段会社や学校でExcel使いますよね。このExcel作業をPythonでやってみるのがおすすめです。

 

なので、まず本記事のPythonでのExcel操作をマスターできるようにします。

 

これは、次のツイートでも話題になっていて、ある程度、客観的にも有用性があります

 

step
3
Pythonでデータを可視化し分析する!!

ここでようやく肝となるデータ分析に取り組みます。併せて、統計学や数学も学ぶのが良いです。

kaggleやsignateのコンペに参加するのもアリです。

ステップ3までくれば、もう自らの意志でデータサイエンティストを目指す行動が分かってきます。

ぜひ、ステップ3までをなんとか上り詰めましょう〜

 

 

以上となります。

最後まで読んで頂き、ありがとうございました。

 

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