Matplotlib & Seaborn 入門講座 | 02.【基礎】Matplotlibの基本的な使い方 | 折れ線グラフを使って学んでいこう
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この動画では、Matplotlibの線グラフの色の変え方、線グラフの太さの変更、タイトルをつけたり、凡例、注釈をつける方法などを勉強していきます。
▼目次
00:00 はじめに
01:13 Matplotlibインポート
01:49 グラフ作成
02:29 グラフにラベルを追加
03:21 グラフにグリッドの表示
03:33 グラフの色の変更
04:44 線グラフの太さの変更
05:20 線グラフの種類の変更
05:58 線グラフにマーカーを追加
06:17 グラフに注釈を追加
07:21 グラフタイトルを追加
07:38 グラフに日本語を表示
09:03 ひとつのグラフに複数のグラフを表示
10:34 グラフに凡例を表示
11:22 グラフの保存
11:48 おわりに
▼おすすめ動画
Python超入門コース
https://youtu.be/HyU3XL2F9GE
Pandas入門コース
https://www.youtube.com/playlist?list=PLavQwENTsEBUcTIz5H8ZL6QUs6ClMpV8K
仕事の自動化の再生リスト
https://www.youtube.com/playlist?list=PLavQwENTsEBWylZ9HrWXejSYs4eTjvVm7
プログラミング初心者がPythonを完全無料で学習する方法
https://youtu.be/FVTSMyh8a9o
株のデータ分析
https://www.youtube.com/playlist?list=PLavQwENTsEBVPMYIgjX5v5i4k3CyZguVO
たった1分でPythonのプログラミングを始める｜GoogleColaboratoryの使い方
https://youtu.be/wMXhZAINYhw
▼SNS
Twitter : https://twitter.com/kino_code/likes
Facebook : https://www.facebook.com/%E3%82%AD%E3%83%8E%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89-105693727500005/
Website : https://kino-code.com/
▼文字書き起こし
こんにちは。キノコードです。
この動画では、MatplotlibのMatplotlibの基本的な使い方を線グラフを使って解説をしていきます。
具体的には、線グラフの色の変え方、線グラフの太さの変更、タイトルをつけたり、凡例、注釈をつける方法などを勉強していきます。
また、この動画ではjupyter Labを使っていきます。
Jupyter Labのインストール方法については、こちらの動画をご覧ください。
今、右上カードがでているはずです。
また、Jupyter LabをGoogle Colaboratoryを使うことができます。
Google Colaboratoryは、URLにアクセスするだけPythonやPythonでよく使うライブラリを利用することができます。
Google Colaboratoryの使い方についてはこの動画をご覧ください。
つまり、ローカルにインストールされたJuterLabを使ってもいいし、クラウドツールのGoogle Colaboratoryを使っても良いです。
この動画ではローカルにインストールされたJuterLabを使っていきます。
次回以降は、Google Colaboratoryを使っていく予定です。
それでは、レッスンをはじめていきましょう。
それでは、Matplotlibをインポートするところから始めていきましょう。
まず、Matplotlibをインポートする記述をします。
```
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
```
matplotlibの中のpyplotを読み込みます。
asを記述すると、ライブラリ名を好きな名前で使うことができます。
従って、この記述をすると、matplotlibをpltという名前で使用できます。
また、jupyterの中でnotebookの中にグラフを出力させるために%matplotlib inlineを記述します。
実行します。
インポートが完了しました。
matplotlibの中のpyplotを読み込みます。
asを記述すると、ライブラリ名を好きな名前で使うことができます。
従って、この記述をすると、matplotlibをpltという名前で使用できます。
また、jupyterの中でnotebookの中にグラフを出力させるために%matplotlib inlineを記述します。
実行します。
インポートが完了しました。
```
x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,9,16,25]
plt.plot(x,y)
plt.show()
```
まずは簡単なグラフを書いてみましょう。
xとyにリストで数値を代入します。
plt.plotの丸括弧の中に引数として先ほど代入したｘ、ｙを記述します。
最後に、plt.show丸括弧と記述するだけでグラフが作成できます。
実行します。
グラフを作成できました。
```
x = [1,2,3,4]
y = [3,6,9]
plt.plot(x,y)
```
ちなみに、ｘとｙの数値の個数が違うとエラーになります。
確認してみましょう。
実行します。
エラーになりました。
```
x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,9,16,25]
plt.plot(x,y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()
```
次にx軸やy軸に名前を表示させてみましょう。
この名前を「ラベル」と言います。
ここではx軸に「X」、ｙ軸に「Y」とラベルを付けてみましょう。
ラベルの追加はこのように、labelと書いた後の括弧の中に軸の名前を記述しシングルコーテーションでくくります。
実行します。
ラベルを追加できました。
```
x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,9,16,25]
plt.plot(x,y)
plt.xlabel('X', fontsize=18)
plt.ylabel('Y', fontsize=18)
plt.show()
```
先ほどのラベルは少し小さかったので、ラベルの大きさを変更してみましょう。
ラベルの大きさを変更するにはxlabel,ylabelのそれぞれの丸括弧の中にfontsizeと記述し、その引数に数値を代入します。
ここでは18とします。
実行します。
ラベルのサイズを大きくできました。
▼書き起こしブログ
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-02/
▼お仕事のお問い合わせ
キノコードでは、Webコンサルティング、データ分析、仕事の自動化やシステム開発業務などのお仕事をお受けしています。
お問い合わせ先かTwitterのDMか、「キノコードトップページ→概要」にあるメールアドレスまでお問い合わせください。
#Matplotlib #Python #グラフ
▼目次
00:00 はじめに
01:13 Matplotlibインポート
01:49 グラフ作成
02:29 グラフにラベルを追加
03:21 グラフにグリッドの表示
03:33 グラフの色の変更
04:44 線グラフの太さの変更
05:20 線グラフの種類の変更
05:58 線グラフにマーカーを追加
06:17 グラフに注釈を追加
07:21 グラフタイトルを追加
07:38 グラフに日本語を表示
09:03 ひとつのグラフに複数のグラフを表示
10:34 グラフに凡例を表示
11:22 グラフの保存
11:48 おわりに
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Pandas入門コース
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具体的には、線グラフの色の変え方、線グラフの太さの変更、タイトルをつけたり、凡例、注釈をつける方法などを勉強していきます。
また、この動画ではjupyter Labを使っていきます。
Jupyter Labのインストール方法については、こちらの動画をご覧ください。
今、右上カードがでているはずです。
また、Jupyter LabをGoogle Colaboratoryを使うことができます。
Google Colaboratoryは、URLにアクセスするだけPythonやPythonでよく使うライブラリを利用することができます。
Google Colaboratoryの使い方についてはこの動画をご覧ください。
つまり、ローカルにインストールされたJuterLabを使ってもいいし、クラウドツールのGoogle Colaboratoryを使っても良いです。
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次回以降は、Google Colaboratoryを使っていく予定です。
それでは、レッスンをはじめていきましょう。
それでは、Matplotlibをインポートするところから始めていきましょう。
まず、Matplotlibをインポートする記述をします。
```
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
```
matplotlibの中のpyplotを読み込みます。
asを記述すると、ライブラリ名を好きな名前で使うことができます。
従って、この記述をすると、matplotlibをpltという名前で使用できます。
また、jupyterの中でnotebookの中にグラフを出力させるために%matplotlib inlineを記述します。
実行します。
インポートが完了しました。
matplotlibの中のpyplotを読み込みます。
asを記述すると、ライブラリ名を好きな名前で使うことができます。
従って、この記述をすると、matplotlibをpltという名前で使用できます。
また、jupyterの中でnotebookの中にグラフを出力させるために%matplotlib inlineを記述します。
実行します。
インポートが完了しました。
```
x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,9,16,25]
plt.plot(x,y)
plt.show()
```
まずは簡単なグラフを書いてみましょう。
xとyにリストで数値を代入します。
plt.plotの丸括弧の中に引数として先ほど代入したｘ、ｙを記述します。
最後に、plt.show丸括弧と記述するだけでグラフが作成できます。
実行します。
グラフを作成できました。
```
x = [1,2,3,4]
y = [3,6,9]
plt.plot(x,y)
```
ちなみに、ｘとｙの数値の個数が違うとエラーになります。
確認してみましょう。
実行します。
エラーになりました。
```
x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,9,16,25]
plt.plot(x,y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()
```
次にx軸やy軸に名前を表示させてみましょう。
この名前を「ラベル」と言います。
ここではx軸に「X」、ｙ軸に「Y」とラベルを付けてみましょう。
ラベルの追加はこのように、labelと書いた後の括弧の中に軸の名前を記述しシングルコーテーションでくくります。
実行します。
ラベルを追加できました。
```
x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,9,16,25]
plt.plot(x,y)
plt.xlabel('X', fontsize=18)
plt.ylabel('Y', fontsize=18)
plt.show()
```
先ほどのラベルは少し小さかったので、ラベルの大きさを変更してみましょう。
ラベルの大きさを変更するにはxlabel,ylabelのそれぞれの丸括弧の中にfontsizeと記述し、その引数に数値を代入します。
ここでは18とします。
実行します。
ラベルのサイズを大きくできました。
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