長年エンジニアとして多くのデータや製品評価に携わってきましたが、最近はPythonを使ってサクッとデータを可視化できる環境が整い、本当に便利になったと感じています。
今回から、プログラミング初心者の方でも迷わずPythonでグラフを作成できるようになるための短期連載をスタートします！
難しい理論は抜きにして、まずは「動かして、グラフが出る感動」を一緒に体験していきましょう。
- 第1回：まずはここから！グラフ作成の準備と「最初の1本」【Pythonでグラフを作る短期連載】
- 3. 開発環境を準備しよう
- 4. 最初の1本！折れ線グラフを描いてみる
- 5. 実行は左上のボタンをクリック
- 6. コードの解説
第1回：まずはここから！グラフ作成の準備と「最初の1本」【Pythonでグラフを作る短期連載】
1. グラフ作成に欠かせない「Matplotlib」とは？
Pythonでグラフを描く際、最も標準的で広く使われているライブラリが「Matplotlib（マットプロットリブ）」です。
これさえあれば、折れ線グラフから複雑な3Dグラフまで、あらゆる図を作成することができます。
2. どれを使う？Matplotlibで描ける主要グラフ5選
Matplotlibでは多くのグラフが描けますが、初心者がまず押さえておくべき定番の5種類をカード形式で紹介します。
| グラフの種類 | 特徴 | おすすめの使い道 |
|---|---|---|
| ① 折れ線グラフ | 点を線で結んだもの。連続的な変化を追うのが得意。 | 時系列の推移 （気温の変化、株価など） |
| ② 棒グラフ | データの大きさを棒の長さで表す。比較がしやすい。 | カテゴリー別の比較 （売上ランキング、人口比較など） |
| ③ 散布図 | データを点として打つ。2要素の関係性が見える。 | 相関関係の確認 （身長と体重、広告費と売上など） |
| ④ ヒストグラム | データの散らばり（分布）を柱状で表す。 | データのバラつき把握 （テストの点数分布、製品誤差など） |
| ⑤ 円グラフ | 全体を100%とした時の内訳を表す。 | 割合・シェアの可視化 （予算内訳、支持率調査など） |
3. 開発環境を準備しよう
自分のPCに環境を作るのは大変なので、ブラウザだけで動くGoogle Colaboratory（Google Colab）を使いましょう。
🚀 Google Colabを使うメリット
- 無料：Googleアカウントがあれば誰でも無料で使えます。
- 準備不要：Matplotlibなどの主要ライブラリが最初からインストール済み！
- 安心：複雑な環境構築がないので、挫折する心配がありません。
4. 最初の1本！折れ線グラフを描いてみる
では、さっそく「折れ線グラフ」を作成してみましょう。以下のコードをコピーして実行してみてください。
import matplotlib.pyplot as plt # 1. データの準備（X軸とY軸の値） x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 25, 15, 30, 20] # 2. グラフをプロットする plt.plot(x, y) # 3. グラフを表示する plt.show()
コピー＆ペーストでも、直接打ち込みのどちらでもOK
5. 実行は左上のボタンをクリック
下図にあるように、コードを書いた左上の▶をクリックするとコードが実行されます
作成したグラフは右クリックして、名前を付けて画像を保存などのメニューで活用できます。
6. コードの解説
たった数行ですが、これがグラフ作成の基本サイクルです。
- import matplotlib.pyplot as plt：ライブラリを「plt」という名前で使える状態にします。
- plt.plot(x, y)：データを結んだ「折れ線グラフ」を作成（準備）します。
- plt.show()：作成したグラフを画面に表示させます。
第1回はここまでです。無事にグラフは表示されましたか？
次回は、このグラフにタイトルや軸の名前（ラベル）を付けて、さらに日本語を表示させるコツを解説します！
第1回はここまでです。グラフが書けるようになっただけで大進歩です。
次回は、「日本語がしっかり表示されたグラフ」の作り方をマスターしていきましょう。
