本稿は Python の Matplotlib に関する記事です。

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Matplotlib とは？

Matplotlib は、Python でグラフ描画を行うためのデファクトスタンダードな外部ライブラリです。線グラフ・棒グラフ・円グラフ・散布図・ヒートマップ・3Dプロットなど、データ分析・科学計算で必要なほぼすべての可視化に対応しており、NumPy や pandas、scikit-learn と組み合わせて広く使われています。

主な特徴

• 豊富なグラフ種 — 線・棒・円・ヒストグラム・散布図・ヒートマップ・3D・等高線
• 細かいカスタマイズ — タイトル・軸・凡例・色・線種・マーカー・フォント
• NumPy / pandas との親和性 — pandas の DataFrame.plot() は内部で Matplotlib を使う
• 複数バックエンド対応 — GUI 表示・PNG / PDF / SVG 出力
• Jupyter / IPython 連携 — %matplotlib inline でノートブック内表示
• 2 つの API — pyplot (MATLAB ライク) とオブジェクト指向 (推奨)

インストールと最小例

pip install matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 1, 5, 3] plt.plot(x, y) plt.title("Sample") plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.grid(True) plt.show()

pyplot API とオブジェクト指向 API

API	特徴	使いどころ
matplotlib.pyplot (関数形式)	MATLAB ライク。plt.plot() / plt.title() を順に呼ぶ	サクッと書く
オブジェクト指向 (fig, ax = plt.subplots())	ax.plot() / ax.set_title() で明示的に Axes を操作	サブプロット・複数図・本格的可視化 (推奨)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4)) ax.plot(x, y, marker="o", color="tab:blue", label="A") ax.set(title="Sample", xlabel="x", ylabel="y") ax.legend() ax.grid(True) fig.tight_layout() fig.savefig("out.png", dpi=150) plt.show()

代表的なグラフ関数

関数	用途
plot	線グラフ
bar / barh	棒グラフ (縦/横)
pie	円グラフ
scatter	散布図
hist	ヒストグラム
boxplot	箱ひげ図
imshow	画像・ヒートマップ
contour / contourf	等高線
quiver	ベクトル場
errorbar	誤差棒付き
stackplot	積み上げグラフ
fill_between	区間塗りつぶし
subplots	複数グラフ配置

装飾の主なポイント

• タイトル・軸ラベル: set_title / set_xlabel / set_ylabel
• 凡例: label=... + ax.legend()
• 色: color="red" / "tab:blue" / HEX "#1f77b4"
• マーカー: marker="o" / "x" / "s" 等
• 線種: linestyle="--" / ":"
• グリッド: ax.grid(True)
• 日本語フォント: matplotlib 自体は日本語を表示できるが、フォント設定が必要 (japanize-matplotlib 等)
• 図サイズ・DPI: figsize=(幅, 高) インチ、dpi=150

関連ライブラリ

ライブラリ	位置づけ
NumPy	数値配列の土台 (NumPy)
pandas	表データ。DataFrame.plot() で Matplotlib に流す
seaborn	Matplotlib をラップした統計向け高レベル API
plotly / bokeh	インタラクティブな Web 表示
japanize-matplotlib	日本語フォント設定を 1 行で

注意点

• サーバ環境では GUI バックエンドが無いと plt.show() がエラー。matplotlib.use("Agg") + savefig を使う
• 日本語の豆腐化はフォント未指定。plt.rcParams["font.family"] = "Meiryo" 等で対処
• 多数のプロットを作る場合はplt.close(fig) でメモリ解放
• Jupyter で表示が出ない場合は %matplotlib inline や %matplotlib widget
• pyplot の状態保持型 API は関数間で図が引き継がれるため、複雑な処理では OO API を推奨

関連

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