2. 基本的なグラフの描画（折れ線グラフ）¶

折れ線グラフは、データの変化を視覚的に表現するために用いられます。Python のデータ可視化ライブラリである Matplotlib を使用して、基本的な折れ線グラフを描画する方法を学びましょう。

2.1 Matplotlib のインポート¶

まず、Matplotlib を使用するためにインストールし、インポートします。以下のコードを実行して、必要なライブラリを準備してください。

# Jupyter Notebookを使う場合は以下の行を有効にするとグラフがインラインで表示されます
# %matplotlib inline

# Matplotlibのインポート
import matplotlib.pyplot as plt

2.2 データの準備¶

グラフを描画するためにはデータが必要です。ここではサンプルとして、時間に対する温度の変化を示すデータを使います。

# サンプルデータ
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]  # 時間（時）
y = [10, 12, 15, 18, 24, 29]  # 温度（℃）

2.3 折れ線グラフの描画¶

それでは、データをもとに折れ線グラフを描画してみましょう。plot()関数を使います。

# 折れ線グラフの描画
plt.plot(x, y)

# グラフの表示
plt.show()

2.4 グラフのカスタマイズ¶

基本的な折れ線グラフを描画できました。次に見栄えを良くするため、いくつかのカスタマイズを行いましょう。

2.4.1 線のスタイルと色の指定¶

線のスタイルや色は自由にカスタマイズできます。以下に例を示します。

# 線のスタイルと色の指定
plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='--', marker='o', label='Temperature')

# グラフの表示
plt.show()

2.4.2 タイトルとラベルの追加¶

グラフにはタイトルや軸のラベルを追加することで、視覚的に情報を伝えやすくなります。

# タイトルとラベルの追加
plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='--', marker='o', label='Temperature')
plt.title('Time vs Temperature')
plt.xlabel('Time (hours)')
plt.ylabel('Temperature (℃)')

# グラフの表示
plt.show()

ここまでの内容で、基本的な折れ線グラフの描画の方法を理解できたと思います。これらのコードを実行して、どのように見えるか試してみてください。習得したスキルを使って、さまざまなデータを可視化してみましょう。