9.1. 1つのグラフを描画する

最終更新日：2022/10/16

ここでは、シンプルに1つの画面（背景）に1つのグラフを描画する方法を説明します。

この後、(1)1つの画面に１つのグラフの描画、(2)1つの画面に複数のグラフを描画、(3)グラフを重ねる、の順番で次節以降で進めていきます。

よく使うオプションも説明しますが、複数のグラフを描く場合にも用います。
また、次のリンク先の色やマーカーの指定、グラフの微調整はグラフの種類によらず、殆ど同様でとても重要です。

A2. グラフの調整方法一覧, 3.2 見た目を変更する, 3.3 色を指定する(全てに共通)

【説明すること】

0. グラフ描画の基本形式
1. 折れ線グラフ : plt.plot(X, Y)
2. 関数のグラフ : plt.plot(X, f(X))

【注意点】listをx軸としてもううまくいかない場合=>arrayにする。

A. 見た目の調整

A1. x軸、y軸の補助線の追加
A2. グラフの調整方法一覧
【補足1】 x 軸の値の生成方法

3. ヒストグラム(histogram) : plt.hist()

3.1 重要なオプション
3.2 見た目を変更する
3.3 色を指定する(全てに共通)

4. 棒グラフ : plt.bar()

【補足2】棒グラフの棒の上にy軸の値を書く方法

5. 散布図 : plt.scatter()
6. 円グラフ（パイチャート） : plt.pie()
- 6.1 円の一部を切り出したい場合

0. グラフ描画の基本形式

matplotlib から pyplot をインポートし、 plt.plot() でグラフを描きます。

plt.plot()とは、描くグラフの種類で、自分で指定します。種類とは、例えば、棒グラフ、ヒストグラム、散布図、円グラフなどです。

グラフの保存
グラフの保存はplt.savefig('filename.png')で、任意の場所に保存可能です。

グラフを画面に表示
plt.show()でグラフを表示します。

以下では、pyplotがインポートされていることが前提となります。つまり、下のコードが書かれていることが前提です。

主なグラフの形式は以下の通りで、よく使うのは、2.ヒストグラムと4.散布図です。

	コード	グラフの形式
1	`plt.plot()`	折れ線グラフ、関数のグラフ
2	`plt.hist()`	ヒストグラム
3	`plt.bar()`	棒グラフ
4	`plt.scatter()`	散布図
5	`plt.pie()`	パイチャート(円グラフ）

図1:グラフの種類とコード

1. 折れ線グラフ `plt.plot(X, Y)`

plt.plot(X, Y, marker='o')　でXの値、Yの値を指定します。

marker='o'を指定して、各点の見た目を変更できます。例えば、marker='o'で塗りつぶしの丸です。何も指定しない場合(デフォルト)は、マーカー表示なしです。

2. 関数のグラフ `plt.plot(X, f(X))`

関数を描く方法です。例えば、 \begin{equation}y=x^2\end{equation}の場合です。
x軸、y軸の関数を用意して、plt.plot(x, f(x))の形でplt.plot()に値を渡します。

以下ではnumpyを使って、x軸の値を用意し、yの値を関数で定義しています。
イメージは、x軸の値として-10から10までの範囲を100分割して(np.inspace()の部分)、小さな刻みでxの値のリストを作成し、それをyの関数に渡している感じです。

np.inspace()についてはnumpyのページで学習してください。
ざっくり言うと、np.linspace(a, b, n)でaからbまでを、n等分した値です。

【注意点】listをx軸としてもううまくいかない場合=>arrayにする。
x軸の値として、li_x2 = [s for s in range(10)]とするとうまくいきません(これはList)。もう1ステップ追加し、numpyを用いて、np.array(li_x2)とすればOKです(これはarray)。

A. 見た目の調整

見た目の調整を説明します。イメージ図として以下を参考にしてください。
この後、一覧で示しますが、まずは例として補助線を追加しましょう。

A1. x軸、y軸の補助線の追加

補助線を追加する場合は、plt.grid(), plt.xticks(), plt.yticks()で補助線を描きます。

以下では、x軸はnumpyで生成、y軸は関数を定義します。

A2. グラフの調整方法一覧

見た目の調整はオプションが非常に多いので、よく使うものだけを挙げます。

最低限、以下を知っていれば、うまく対応できます。クリックで拡大します。

特に重要なのは、1. グラフタイトル(表題): plt.title()、2. 軸のラベル:plt.xlabel(), plt.ylabel()、3. 軸の範囲(目盛りの最大・最小値): plt.xlim(), plt.ylim()、5. 補助線の表示: plt.grid() です。

これらを使って、 \begin{equation}y=x^2\end{equation}のグラフを描くと以下のようになります。コードと結果を示します。

補足1: x 軸の値の生成方法

plt.plot()でグラフを描く場合、x軸としてとる値を指定しなければなりません。
例えば、y=x^2のグラフは連続に見えますが、離散的な値(小さく区切ったxの値)をx軸の値として渡す必要があります。

では、どうやってx軸の値を作成するかというと、numpyのnp.arange()またはnp.linspace()を使います。

(1) np.arange(a, b, c) : a≤x<b の範囲を c (小数可能)刻み ⇒ [a, …, b-δ]

(2) np.linspace(a, b, n) : a≤x≤b の範囲を n等分 (点がn+1個できる）

【注意】よく間違える点：”.arrange()”(アレンジ)ではない。”.linespace()”（ラインスペース)ではない。

(1) np.arange(a, b, c)の例

【注意】range()(np.arange()ではない)では差分に小数を指定できません。

(2) np.linspace(a, b, c)の例

この結果を見て違和感を感じる方も多いのではないでしょうか。
それならば、np.linspace(0, 10, 11) を試してください(最後の10を11にする)。これが予想した結果ではないでしょうか。np.linspace()は、このように若干注意が必要です。しかし、正確なグラフが必要でない限り、あまり支障はありません。