Matplotlib入門：Pythonでタプル要素を含むリストから頻度ヒストグラムを作成する方法

Pythonでタプル要素を含むリストから頻度ヒストグラム（度数分布図）を作成するには、以下の手順に従います。

• 図のサイズを設定し、サブプロット間およびその周囲のパディングを調整します。
• タプルのリスト「data」を作成します。
• データを反復処理し、ラベル（インデックス）と度数のリストをそれぞれ作成します。
• bar() メソッドを使用して棒グラフを描画します。
• show() メソッドを使用して図を表示します。

ここでは、各タプルが「ラベル」と「度数」のペアで構成されているデータを想定します。まずリストを反復処理してラベルと度数を別々のリストに分解し、それを bar() メソッドに渡すことで、カテゴリごとの頻度を視覚化できます。

コード例

import matplotlib.pyplot as plt

# 図のサイズとレイアウトの設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# タプル（ラベル, 度数）のリスト
data = [("a", 1), ("c", 3), ("d", 4), ("b", 2),
        ("e", 7), ("f", 3), ('g', 2)]

ind = []  # ラベル用のリスト
fre = []  # 度数用のリスト
for item in data:
    ind.append(item[0])
    fre.append(item[1])

# 棒グラフとして描画
plt.bar(ind, fre)

plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。各ラベル（a〜g）に対応する度数が棒グラフとして表示され、データの分布がひと目で把握できるようになります。

ポイント解説

plt.rcParams を使うことで、図のサイズ（figure.figsize）や自動レイアウト調整（figure.autolayout）など、プロット全体のスタイルを事前に設定できます。また、タプルのリストをそのまま可視化関数に渡すことはできないため、forループで各要素を展開してラベルと度数に分離するのがポイントです。より簡潔に書きたい場合は、zip(*data) を使って同様の結果を得ることも可能です。