棒グラフはmatplotlibで作成できます。 色、位置、向きなどが変化するあらゆる種類のバリエーションを作成できます。 では、matplotlibとは何ですか？
Matplotlibは、あらゆる種類のグラフをプロットできるPythonモジュールです。 棒グラフは、プロットできるグラフの種類の1つです。 棒グラフにはさまざまなバリエーションがあります。
関連コース： Matplotlibの例とビデオコース
例
棒グラフ
メソッドbar（）は、棒グラフを作成します。 では、どのように使用しますか？
以下のプログラムは棒グラフを作成します。 水平および垂直（データ）データをフィードします。
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import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
data = [23, 45, 56, 78, 213]
plt.bar([1,2,3,4,5], data)
plt.show()
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プロットの色
棒グラフの色を変更できます。 これを行うには、colorパラメーターを追加するだけです。
パラメータは、「赤」のような英語の色定義に設定できます。
例：
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import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
data = [23, 45, 56, 78, 213]
plt.bar(range(len(data)), data, color='red')
plt.show()
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matplotlibの例をダウンロードする
グリッド線
グリッド線が必要な場合は、それを行うことができます。 色、線種、幅、軸を使用して関数呼び出し.grid（）を追加します。 オプションで、アルファ値を追加できます。
このようなコード：
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import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
data = [23, 45, 56, 78, 213]
plt.bar(range(len(data)), data, color='royalblue', alpha=0.7)
plt.grid(color='#95a5a6', linestyle='--', linewidth=2, axis='y', alpha=0.7)
plt.show()
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matplotlibの例をダウンロードする
Matplotlibラベル
プロットには説明が必要です。 視聴者が数字が何を表しているのかわからない場合、プロットの使用は何ですか。 ラベルを追加しますか？
以下のコードは、プロットにラベルを追加します。
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import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
data = [23,85, 72, 43, 52]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
plt.xticks(range(len(data)), labels)
plt.xlabel('Class')
plt.ylabel('Amounts')
plt.title('I am title')
plt.bar(range(len(data)), data)
plt.show()
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複数のチャート
1つのプロットに複数の棒グラフをプロットできます。 複数の棒グラフが必要ですか？
以下のコードは、メソッドを2回呼び出すことにより、2つのバー文字を追加します。 幅パラメータが指定されています。
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import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
data1 = [23,85, 72, 43, 52]
data2 = [42, 35, 21, 16, 9]
width =0.3
plt.bar(np.arange(len(data1)), data1, width=width)
plt.bar(np.arange(len(data2))+ width, data2, width=width)
plt.show()
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スタックチャート
棒グラフを積み重ねることができます。 これは、複数の値を組み合わせてより大きなものにする場合に特に便利です。
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import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
data1 = [23,85, 72, 43, 52]
data2 = [42, 35, 21, 16, 9]
plt.bar(range(len(data1)), data1)
plt.bar(range(len(data2)), data2, bottom=data1)
plt.show()
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matplotlibを初めて使用する場合は、 それなら私はこのコースを強くお勧めします。
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