この記事の要点

基本は plt.bar(x, y)。横向きは plt.barh(y, x) 複数系列は「並列棒」(x + width 分ずらす) または「積み上げ棒」(bottom= で重ねる) 値ラベルは Matplotlib 3.4+ の plt.bar_label(bars) で簡単に追加 エラーバーは yerr=、色は color= / cmap、枠線は edgecolor= 凡例 / タイトル / 軸ラベルは plt.legend / title / xlabel / ylabel

最も基本の棒グラフ

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [10, 24, 17, 33]

plt.bar(x, y)
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Simple Bar Chart')
plt.show()

横向き棒グラフ (barh)

カテゴリ名が長いとき、または値の順序を縦に並べたいときは barh が読みやすくなります。

import matplotlib.pyplot as plt

categories = ['Python', 'JavaScript', 'Java', 'C++', 'Go', 'Rust']
counts = [3500, 2800, 2100, 1500, 900, 600]

plt.barh(categories, counts, color='steelblue', edgecolor='black')
plt.xlabel('Number of Repositories')
plt.title('GitHub Trend (sample)')
plt.gca().invert_yaxis()    # 上から多い順
plt.tight_layout()
plt.show()

主なオプション

引数	役割	例
width	棒の幅 (デフォルト 0.8)	width=0.5
color	棒の色 (単色 / リスト)	color=['r','g','b']
edgecolor	枠線の色	edgecolor='black'
linewidth	枠線の太さ	linewidth=1.5
alpha	透明度 (0-1)	alpha=0.7
yerr / xerr	エラーバー	yerr=[1,2,3,4]
bottom	棒の基準 (積み上げ用)	bottom=base
hatch	パターン塗り	hatch='//'
label	凡例ラベル	label='2024'

複数系列1: 並列 (grouped bar)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

categories = ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']
sales_2023 = [120, 150, 170, 200]
sales_2024 = [140, 165, 185, 230]

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

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
b1 = ax.bar(x - width/2, sales_2023, width, label='2023', color='#4C72B0')
b2 = ax.bar(x + width/2, sales_2024, width, label='2024', color='#DD8452')

ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(categories)
ax.set_ylabel('Sales (k USD)')
ax.set_title('Quarterly Sales')
ax.legend()

# 値ラベル (Matplotlib 3.4+)
ax.bar_label(b1, padding=3)
ax.bar_label(b2, padding=3)

plt.tight_layout()
plt.show()

複数系列2: 積み上げ (stacked bar)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

categories = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri']
morning   = [5, 7, 6, 8, 4]
afternoon = [3, 4, 5, 6, 5]
evening   = [2, 3, 2, 4, 6]

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(categories, morning,   label='Morning',   color='#1f77b4')
ax.bar(categories, afternoon, bottom=morning,    label='Afternoon', color='#ff7f0e')

bottom2 = np.array(morning) + np.array(afternoon)
ax.bar(categories, evening,   bottom=bottom2,    label='Evening',  color='#2ca02c')

ax.set_ylabel('Sessions')
ax.set_title('Daily Activity (stacked)')
ax.legend()
plt.show()

カラーマップで連続的に色付け

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(10)
y = np.random.randint(20, 100, 10)

# 値の大小をそのままグラデーションに
colors = plt.cm.viridis(y / y.max())

plt.bar(x, y, color=colors, edgecolor='black')
plt.title('Bar with Colormap')
plt.show()

値ラベル (bar_label)

Matplotlib 3.4 以降で ax.bar_label(bars) が使えます。フォーマット指定や位置調整もできます。

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C']
y = [12.3, 45.6, 78.9]

fig, ax = plt.subplots()
bars = ax.bar(x, y, color='teal')

# 値を表示 (小数 1 桁 + 単位)
ax.bar_label(bars, fmt='%.1f %%', padding=3)

# 3.3 以前は自分で text を打つ
# for bar in bars:
#     h = bar.get_height()
#     ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, h + 1,
#             f'{h:.1f}', ha='center', va='bottom')

ax.set_ylim(0, max(y) * 1.15)
plt.show()

エラーバー付き棒グラフ

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['Model A', 'Model B', 'Model C']
mean = [0.82, 0.87, 0.91]
std  = [0.03, 0.02, 0.04]

plt.bar(x, mean, yerr=std, capsize=8, color='lightcoral', edgecolor='black')
plt.ylim(0.7, 1.0)
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Model Comparison (with std)')
plt.show()

subplot で複数並べる

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y1 = [10, 20, 30, 40]
y2 = [15, 25, 20, 35]

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))

axes[0].bar(x, y1, color='steelblue')
axes[0].set_title('Group 1')

axes[1].bar(x, y2, color='darkorange')
axes[1].set_title('Group 2')

plt.tight_layout()
plt.show()

pandas DataFrame から

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('sales.csv')
# columns: ['quarter', '2023', '2024']

# DataFrame.plot は内部で Matplotlib を呼ぶ
df.set_index('quarter').plot(kind='bar', figsize=(8, 5))
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Quarterly Sales')
plt.tight_layout()
plt.show()

Seaborn との比較

Seaborn の barplot は Matplotlib の上のラッパーで、より統計的な集計を内蔵します:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset('tips')
sns.barplot(data=tips, x='day', y='total_bill', hue='sex',
            estimator='mean', errorbar='ci')   # 平均 + 95% 信頼区間
plt.show()

使い分け: 細かな見た目を制御したい→Matplotlib、カテゴリ別の集計を一発で→Seaborn。

FAQ

Q: 横軸ラベルが重なって読めない
A: plt.xticks(rotation=45, ha='right') で斜めに、または fig.autofmt_xdate()。

Q: 棒の順序を値順にしたい
A: 事前にデータをソートします。sorted(zip(x, y), key=lambda p: p[1], reverse=True)。

Q: 棒の幅を揃えたい / 不揃いの x にしたい
A: x に数値を渡し width を統一。カテゴリ名は plt.xticks(positions, labels) で別途設定。

📸 参考画像

※ 旧バージョンから引き継いだ参考画像です。手順・図解の補助としてご覧ください。