Python・Matplotlibでグラフの外にテキストを配置する方法
Matplotlibで作成したグラフ(プロット)の外にテキストを配置したい場合は、text_pos_x と text_pos_y の値を調整することで、テキストの表示位置を自由に変更できます。
ポイントは transform=plt.gcf().transFigure の指定です。これを設定すると、座標が図全体(Figure)を基準とした相対値(0〜1)として扱われるため、軸の範囲に制限されず、プロット領域の外側も含めた任意の場所にテキストを配置できるようになります。
手順
- x と y のデータポイントを作成します。
- テキストを配置する x・y の位置を初期化します。
plot()メソッドを使用し、color='red' を指定して x と y をプロットします。text()メソッドで図にテキストを追加します。- show() メソッドで図を表示します。
サンプルコード
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
x = np.linspace(1, 5, 100)
y = np.exp(x)
text_pos_x = 0.60
text_pos_y = 0.50
plt.plot(x, y, c='red')
plt.text(text_pos_x, text_pos_y, "$\mathit{y}=e^{x}$", fontsize=14,
transform=plt.gcf().transFigure, color='green')
plt.show()
実行結果

この例では、赤色で描画した指数関数 y=e^x のグラフに対して、緑色の数式テキストが図全体の座標系(transFigure)に基づいて配置されます。text_pos_x や text_pos_y の値を 0〜1 の範囲で変更すれば、テキストをグラフの内側にも外側にも自由に移動させることが可能です。
-
Pygalを使ってPythonでドットプロットを生成する方法を解説
データの可視化が重要な理由データの可視化は、複雑な計算や内部処理を意識することなく、データ全体の傾向や状態を直感的に把握できるようにしてくれる、非常に重要なステップです。PygalはオープンソースのPythonパッケージで、インタラクティブなグラフやSVG(Scalable Vector Graphics)形式の画像を簡単に作成できます。SVGは与えられたデータから動的にグラフを生成する仕組みで、生成された画像は用途に応じて自由にカスタマイズ可能です。また、SVG画像は拡張性に優れているため、高品質なままダウンロードでき、さまざまなプロジェクトやWebサイトへの埋め込みにも活用できます。Pyg
-
PygalでPythonの折れ線グラフ(ラインプロット)を作成する方法を解説
はじめに:データ可視化の重要性データの可視化は、データ分析において非常に重要なステップです。複雑な計算処理や内部構造を詳しく調べなくても、グラフを見るだけでデータの傾向や状態を直感的に把握できるようになります。PygalはオープンソースのPythonパッケージで、インタラクティブなグラフやSVG(Scalable Vector Graphics)形式の画像を簡単に作成できます。SVGとは、与えられたデータから動的にアニメーション付きのグラフを生成する技術のことです。SVG形式のグラフ画像は用途に応じて自由にカスタマイズでき、拡大・縮小しても画質が劣化しないため、高品質なままダウンロードできます