Python（Matplotlib）でグラフに凡例を追加する方法を徹底解説

はじめに

グラフの最大の目的は、データをわかりやすく伝えることです。「百聞は一見に如かず」という言葉のとおり、言葉では表現しにくい複雑な情報も、一枚の図やグラフがあれば直感的に伝えることができます。

しかし、多くの情報を含むグラフを描く場合は、どのデータがどの要素に対応しているのかを読み手が理解できるよう、凡例（legend）を添えると効果的です。

準備：matplotlibのインストールとデータ作成

matplotlibでは、凡例をさまざまな方法で表示できます。また、特定のポイントに注目させたい場合には注釈（annotation）も有効で、グラフ上の情報を読み手が理解する助けになります。

まず、Pythonのコマンドプロンプトを開き、次のコマンドでmatplotlibをインストールします。

pip install matplotlib

次に、表示するデータを準備します。

サンプルデータの作成

ここでは、3つのスマートフォンブランド（iPhone、Galaxy、Pixel）の年ごとの販売台数（単位：百万台）を想定したサンプルデータを作成します。

import matplotlib.pyplot as plt

# データ準備（※統計値は例示用のダミーデータです）
mobile = ['Iphone', 'Galaxy', 'Pixel']

# 年ごとのモバイル販売台数（単位：百万台）
units_sold = (('2016', 12, 8, 6),
              ('2017', 14, 10, 7),
              ('2018', 16, 12, 8),
              ('2019', 18, 14, 10),
              ('2020', 20, 16, 5),)

データを各メーカーごとに分割する

準備したタプルを、メーカーごとの販売台数の配列に分割します。あわせてX軸のラベル（年）、棒の表示位置、棒の幅も定義しておきましょう。

# データ準備 - データの分割
IPhone_Sales = [Iphones for Year, Iphones, Galaxy, Pixel in units_sold]
Galaxy_Sales = [Galaxy for Year, Iphones, Galaxy, Pixel in units_sold]
Pixel_Sales = [Pixel for Year, Iphones, Galaxy, Pixel in units_sold]

# データ準備 - ラベル
Years = [Year for Year, Iphones, Galaxy, Pixel in units_sold]

# 棒の表示位置
Position = list(range(len(units_sold)))

# 棒の幅
Width = 0.2

棒グラフの作成と凡例・注釈の追加

準備したデータをもとに棒グラフを作成します。各製品の販売台数ごとに .bar() を呼び出し、表示位置と販売台数を指定します。

注釈は xy 属性と xytext 属性を使って追加します。データを見ると、Google Pixelの販売台数は2019年の1,000万台から2020年には500万台へと50%減少しています。そこで、最後のバーに対してテキストと矢印付きの注釈を設定してみましょう。

最後に legend パラメータを使って凡例を追加します。デフォルトでは、matplotlibはデータとの重なりが最も少ない領域に凡例を自動的に描画します。

plt.bar([p - Width for p in Position], IPhone_Sales, width=Width, color='green')
plt.bar([p for p in Position], Galaxy_Sales, width=Width, color='blue')
plt.bar([p + Width for p in Position], Pixel_Sales, width=Width, color='yellow')

# X軸を年に設定
plt.xticks(Position, Years)

# 軸ラベルを設定
plt.xlabel('Yearly Sales')
plt.ylabel('Unit Sales In Millions')

# 注釈を設定（xyとxytextで矢印の位置を調整）
plt.annotate('50% Drop in Sales', xy=(4.2, 5), xytext=(5.0, 12),
             horizontalalignment='center',
             arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05))

# 凡例を設定
plt.legend(mobile, title='Manufacturers')

実行結果

<matplotlib.legend.Legend at 0x19826618400>

凡例をグラフの外側に表示する方法（bbox_to_anchor）

グラフの内側に凡例を追加すると煩雑に感じる場合は、bbox_to_anchor オプションを使って凡例をグラフの外側に配置できます。bbox_to_anchor は (X, Y) の座標を指定し、(0, 0) がグラフの左下、(1, 1) が右上に対応します。

注意： 凡例の位置を調整する際は、.subplots_adjust を使ってグラフの開始位置と終了位置を調整します。

たとえば right=0.5 と指定すると、プロットの右側に画面の50%の余白が残ります。left のデフォルト値は 0.125 で、左側に12.5%の余白が残る設定になっています。

plt.legend(mobile, title='Manufacturers', bbox_to_anchor=(1, 0.8))
plt.subplots_adjust(right=1.2)

完成版コード：グラフをファイルに保存する

最後に、作成したグラフを画像ファイルとして保存する方法を紹介します。plt.show() の代わりに plt.savefig() を使えば、作成したグラフをPNG形式で出力できます。

import matplotlib.pyplot as plt

# データ準備（※統計値は例示用のダミーデータです）
mobile = ['Iphone', 'Galaxy', 'Pixel']

# 年ごとのモバイル販売台数（単位：百万台）
units_sold = (('2016', 12, 8, 6),
              ('2017', 14, 10, 7),
              ('2018', 16, 12, 8),
              ('2019', 18, 14, 10),
              ('2020', 20, 16, 5),)

# データ準備 - データの分割
IPhone_Sales = [Iphones for Year, Iphones, Galaxy, Pixel in units_sold]
Galaxy_Sales = [Galaxy for Year, Iphones, Galaxy, Pixel in units_sold]
Pixel_Sales = [Pixel for Year, Iphones, Galaxy, Pixel in units_sold]

# データ準備 - ラベル
Years = [Year for Year, Iphones, Galaxy, Pixel in units_sold]

# 棒の表示位置
Position = list(range(len(units_sold)))

# 棒の幅
Width = 0.2

plt.bar([p - Width for p in Position], IPhone_Sales, width=Width, color='green')
plt.bar([p for p in Position], Galaxy_Sales, width=Width, color='blue')
plt.bar([p + Width for p in Position], Pixel_Sales, width=Width, color='yellow')

# X軸を年に設定
plt.xticks(Position, Years)

# 軸ラベルを設定
plt.xlabel('Yearly Sales')
plt.ylabel('Unit Sales In Millions')

# 注釈を設定（xyとxytextで矢印の位置を調整）
plt.annotate('50% Drop in Sales', xy=(4.2, 5), xytext=(5.0, 12),
             horizontalalignment='center',
             arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05))

# 凡例を設定
plt.legend(mobile, title='Manufacturers')
plt.subplots_adjust(right=1.2)

# plt.show()
plt.savefig('MobileSales.png')