【Python】Matplotlibプラグインでグラフを描画する

Matplotlib
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データをインポートし、可視化することはデータの傾向を把握する上で最も重要なプロセスです。
Pythonでよく利用されるプラグイン、Matplotlibについて学習しましょう。

グラフを描画しながら学習する

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas_datareader as pdr
import datetime as dt

start = dt.datetime(2010, 1, 1)
end = dt.datetime(2020, 4, 5)

df = pdr.DataReader(['GOOG', 'AAPL', 'FB', 'AMZN'], 'yahoo', start, end)

df.head()

plt.plot(df.index, df['Close'])
plt.legend(['Google', 'Apple', 'Facebook', 'Amazon'])

plt.title('Google vs Apple vs Facebook vs Amazon')

線グラフ

matplotlib.pyplot.plotで線グラフを描画します。
引数1つ目がx軸、2つ目がy軸です。
legendでそれぞれ凡例を設定します。事前にdf.head()で確認しておきましょう。

plt.plot(df.index, df['Close'])
plt.legend(['Google', 'Apple', 'Facebook', 'Amazon'])

plt.title('Google vs Apple vs Facebook vs Amazon')

棒グラフ

棒グラフは、matplotlib.pyplot.barを利用します。
x軸、y軸を指定します。

df3 = pdr.DataReader(['ZM'], 'yahoo', start, end)

plt.bar(df3.index, df3['Close']['ZM'])

plt.title('Zoom')

円グラフ

from pandas_datareader import wb

df4 = wb.download(indicator='SP.POP.TOTL', country=['JP', 'US'], start=1960, end=2020)df4 = df4.unstack(level=0)plt.pie(df4.loc[df4.index == '2018'], autopct="%1.1f%%")plt.legend(['Japan', 'US'])plt.title('Japan vs US Population year 2018')

まとめ

・線グラフ
・棒グラフ
・円グラフ

以上、3つのグラフの描画方法について解説しました。
引数の使い方については慣れることが必要ですが、一つずつ動かして体得していきましょう。

Tutorials — Matplotlib 3.3.1 documentation
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