Matplotlibを使ってPythonで配列をプロットする方法をわかりやすく解説

Pythonで配列データをグラフとして可視化したい場合、Matplotlibライブラリを使うのが最も一般的な方法です。本記事では、NumPyで作成した配列を折れ線グラフとして描画する基本的な手順を、実際のコード例とともに紹介します。

配列をプロットする基本の手順

Pythonで配列をプロットするには、以下の手順に従います。

1. 図のサイズと余白の設定：figureサイズを指定し、サブプロット間および周囲のパディング（余白）を調整します。
2. 配列の作成：numpyを使用して、xとyという2つの配列を作成します。
3. タイトルの設定：title()メソッドを使って、グラフにタイトルを付けます。
4. データのプロット：plot()メソッドでxとyのデータポイントを赤色の折れ線として描画します。
5. 図の表示：show()メソッドを呼び出して、グラフを画面に表示します。

コード例

以下は、上記の手順を実装したサンプルコードです。ここでは、配列xを昇順にソートした結果をyとして使用し、シンプルな折れ線グラフを作成しています。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 図のサイズとレイアウトの自動調整を設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# 配列xを作成し、昇順にソートしたものをyとする
x = np.array([5, 4, 1, 4, 5])
y = np.sort(x)

# グラフにタイトルを設定
plt.title("Line graph")

# 赤色の折れ線でxとyをプロット
plt.plot(x, y, color="red")

# 図を表示
plt.show()

コードのポイント

• plt.rcParams["figure.figsize"]で図のサイズをインチ単位で指定できます。
• np.sort(x)は元の配列を昇順に並べ替えた新しい配列を返します。
• color="red"のように引数を指定することで、線の色を自由に変更できます。

実行結果

このコードを実行すると、以下のような赤色の折れ線グラフが表示されます。x軸が配列のインデックス、y軸がソート後の値を表しています。

このように、Matplotlibを使えば数行のコードだけで配列データを直感的なグラフに変換できます。散布図や棒グラフなど、他の種類のグラフにも応用できるので、ぜひさまざまな可視化に挑戦してみてください。