Pythonの折れ線グラフで線の種類や太さの変更方法(点線や太く、細くなど)【`plot`, `linestyle`, `linewidth`】 | ウルトラフリーダム

Pythonの折れ線グラフで線の種類や太さの変更方法(点線や太く、細くなど)【`plot`, `linestyle`, `linewidth`】

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この記事では、Pythonの`matplotlib`ライブラリを用いた折れ線グラフの線の種類や太さの変更方法を詳しく解説します。

ポイントとしては`plot`関数、`linestyle`属性、`linewidth`属性を使用することです。

詳しく見ていきましょう!

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Pythonの折れ線グラフで線の種類を変更する方法(点線、実線等)【`linestyle`】

折れ線グラフにおいて線の種類を変更することで、視覚的に異なる情報を表現することが可能となります。

Pythonの`matplotlib`ライブラリを使用して、線の種類を変更する方法を学びましょう。

以下のコードは、点線や実線を表示する基本的な方法を示しています。


import matplotlib.pyplot as plt

# ひょうじゅんデータ作成
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 2, 3, 2, 1, 0]
y2 = [0, 1, 2, 3, 4, 5]

# 実線でグラフを描く
plt.plot(x, y1, linestyle='-', linewidth=2, label='じっせん')

# 点線でグラフを描く
plt.plot(x, y2, linestyle='--', linewidth=2, label='てんせん')

# ラベル付け
plt.xlabel('Xじく')
plt.ylabel('Yじく')
plt.title('Sen shurui no henkou')
plt.legend()

# グラフを表示
plt.show()

ここでは、`linestyle`属性を用いて線の種類を指定しています。`’-‘`は実線、`’–‘`は点線を表します。

また、`label`属性を使って、各線にラベルを付け、`legend`関数で凡例を表示しています。

線の種類の一覧

matplotlibで利用できる主要なlinestyleのオプションとその見本を以下の表にまとめました。

これらのオプションをplot関数のlinestyleパラメータで使用できます。

Linestyle 記述方法 見本
実線 '-' or 'solid' ―――
破線 '--' or 'dashed' ― ― ―
一点鎖線 '-.' or 'dashdot' ―・―・
点線 ':' or 'dotted' ・・・
なし 'None' or ' ' or ''

この表に示された文字列または記号をplot関数のlinestyleパラメータに指定することで、線の種類を制御できます。

 

Pythonの折れ線グラフで線の太さを変更する方法(太く、細く、指定値等)【`linewidth`】

次に、線の太さを変更する方法を見ていきます。

線の太さを変更することで、グラフの見やすさを向上させることができます。

以下のコードは、線の太さを変更する基本的な方法を示しています。


import matplotlib.pyplot as plt

# ひょうじゅんデータ作成
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 2, 3, 2, 1, 0]
y2 = [0, 1, 2, 3, 4, 5]

# 細い線でグラフを描く
plt.plot(x, y1, linestyle='-', linewidth=1, label='ほそいせん')

# 太い線でグラフを描く
plt.plot(x, y2, linestyle='-', linewidth=3, label='ふといせん')

# ラベル付け
plt.xlabel('Xじく')
plt.ylabel('Yじく')
plt.title('Sen haba no henkou')
plt.legend()

# グラフを表示
plt.show()

このサンプルコードでは、`linewidth`属性を使って線の太さを変更しています。

値が大きいほど線が太くなります。

 

まとめ

以上で、Pythonを用いた折れ線グラフでの線の種類と太さの変更方法について解説しました。この記事を参考に、さまざまなスタイルの折れ線グラフを作成してみてください。

この記事で学んだ`plot`関数、`linestyle`属性、`linewidth`属性を利用することで、グラフの見た目を自由自在にコントロールできます。データ視覚化のスキルアップにぜひ活用してください。試行錯誤しながら最適なグラフを作成していきましょう!

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