Matplotlibでnumpyのdatetime64型の時系列データをプロットする方法

PythonのMatplotlibを使って時系列データをグラフ化する方法を解説します。日付や時刻のデータ（datetime64型など）は、そのままplot()メソッドに渡すだけで自動的に軸に反映されるため、非常に簡単です。

基本的な手順

• numpyを使ってx（日時）とy（数値）のデータを作成する。
• plot()メソッドで作成したxとyをプロットする。
• show()メソッドで図を表示する。

サンプルコード

import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
import numpy as np

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# 2021年1月1日の0時から23時までの24個の日時データを作成
x = np.array([datetime.datetime(2021, 1, 1, i, 0) for i in range(24)])

# ランダムな整数値をyとして生成
y = np.random.randint(100, size=x.shape)

plt.plot(x, y)
plt.show()

実行結果

numpyのdatetime64型を直接使う場合

上記の例ではPython標準のdatetime.datetimeオブジェクトを使用していますが、numpyのdatetime64型も同様に扱えます。以下のように変換してからプロットすることも可能です。

# datetime64型に変換して使用する例
x = np.arange('2021-01-01', '2021-01-02', dtype='datetime64[h]')
y = np.random.randint(100, size=x.shape)

plt.plot(x, y)
plt.show()

ポイント

• Matplotlibは日時データを自動的に認識し、x軸に適切な目盛りを表示します。
• 日付フォーマットを調整したい場合は、matplotlib.datesモジュールのDateFormatterやmdates.AutoDateLocatorを併用すると便利です。
• 図のサイズはfigure.figsize、レイアウトの自動調整はfigure.autolayoutで設定できます。

このように、numpyとMatplotlibを組み合わせれば、わずか数行のコードで時系列データを見やすい折れ線グラフとして可視化できます。