【Python】Matplotlibを使ったグラフの描画と画像の表示方法を簡単に紹介

Python

Pythonでグラフの描画やデータの可視化をするときは、Matplotlibを使うのが便利です。

Matplotlibは、Pythonにおけるグラフ描画の標準的なライブラリで、簡単にさまざまな種類のグラフが描画できるので、使えるようになっておくと役立つことが多いんですよね。

そこで今回は、初心者の方にもわかるように、Matplotlibのインストール方法と使い方を簡単に紹介します。

スポンサーリンク

Matplotlibの導入方法

まずは「Matplotlib」がインストールされているか確認しましょう。

Windowsの場合は、コマンドプロンプト(「Windowsシステムツール」⇒「コマンドプロンプト」)を立ち上げ、「python」と入力した後に、pythonのコンソールで以下のコマンドを実行してください。

import matplotlib

エラーが出なければインストールできています。エラーが出た場合は、「CTL+Z」⇒「Return」でpythonのコンソールから抜け出し、以下のコマンドでインストールしましょう。

pip install matplotlib

ちなみに、インストールされている状態で、以下のサンプルコードを作成して実行(「python matplotlib_version.py」と入力)すれば、Matplotlibのバージョンが確認できます。

◆サンプルプログラム(matplotlib_version.py):

import matplotlib

print(matplotlib.__version__)

◆実行結果:

3.1.3
スポンサーリンク

Matplotlibの使い方

「Matplotlibの使い方」と一言でいってもさまざまな使い方があるため、ここでは単純なグラフの描画と画像の表示機能に絞って説明します。

単純なグラフの描画方法

グラフを描画するには、Matplotlibのpyplotというモジュールを利用します。

NumPyという数値計算に役立つライブラリも使うので、NumPyについて詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。

【Python】数値計算に役立つライブラリNumPyの導入方法と使い方を紹介
Pythonを使って機械学習をはじめると、膨大な量の数値計算をする必要に迫られるため、計算を効率的に行うモジュール「NumPy」を使うことが多くなります。 NumPyは、機械学習で必須となるベクトルや行列などの多次元配列のデータを簡単...

では早速、sin関数を描画していきます。次のサンプルプログラムをみてください。

◆サンプルプログラム:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 6, 0.1)
y = np.sin(x)

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

◆実行結果:

Matplotlibはライブラリなので、最初にimportする必要があります。matplotlib.plotをpltという名前でimportしています。

※importについて詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。

【Python】モジュール、パッケージ、ライブラリの意味とimportの使い方を紹介
Pythonを使い始めると、モジュールとか、パッケージとか、ライブラリとか似たような言葉が多数登場します。 そして、これらライブラリを使うには「import」をする必要があるのですが、imoprtがどのような役割を果たしているのか、よ...

このサンプルプログラムでは、NumPyのarrangeメソッドによって、[0, 0.1, 0.2, …, 5.8, 5.9]と0から6まで0.1刻みのデータを生成し、これをxとしています。

このxの各値に対して、sin(x)の値を「np.sin(x)」として求め、yに代入することで、yのデータを生成しています。

こうして生成したxとyをplt.plot(x,y)でグラフに描画し、plt.show()で表示しています。

次のサンプルプログラムのように書き換えれば、sinとcosを重ね合わせて描画することもできます。

◆サンプルプログラム:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 6, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label="sin")
plt.plot(x, y2, linestyle="--", label="cos")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("sin & cos")
plt.legend()
plt.show()

◆実行結果:

y1にsin(x)を、y2にcos(x)を代入しています。y2については、plt.plotに「linestyle=”–“」と指定することで破線でプロットするように変更しています。

その他、図のタイトルや軸のラベルを設定して、描画しています。

画像の表示方法

では次に、画像の表示方法について説明します。

pyplotには、画像を表示するためのメソッド「imshow()」が用意されています。また、画像の読み込みはmatplotlib.imageモジュールの「imread()」を使うことで実現できます。

早速、サンプルプログラムをみてください。

◆サンプルプログラム:

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.image import imread

img = imread('python_start01.jpg')
plt.imshow(img)

plt.show()

◆実行結果:

ここでは、「python_start01.jpg」という、この記事のサムネイル画像を読み込んで表示しています。

簡単に画像を表示することができましたね。

スポンサーリンク

まとめ

今回は、Matplotlibの導入方法と簡単な使い方を紹介してきました。もちろん他にも便利な機能が数多くありますが、まずは今回紹介した基本を理解してみてはどうでしょうか。

きっと、あれこれ試してみたくなりますよ。

コメント

タイトルとURLをコピーしました