Pythonを使って折れ線グラフを描く方法を学びましょう。
グラフはデータの傾向を見るのにとても役立ちますよ。
例えば、気温の変化や株価の推移などがすぐにわかりますよ。
基本形
Pythonで折れ線グラフを描くにはどうすればいいんですか？
折れ線グラフを描くための基本的なステップをしっかり理解しましょう！
折れ線グラフを描くための基本的な手順は次の通りです。
ステップ1：データを準備する
まずは、グラフに表示するデータを準備します。例えば、以下のようなデータがあるとします。
このデータは、ある月の1日から5日の気温を示しています。
なるほど、データはリストの形で準備するんですね。
ステップ2：matplotlibライブラリをインポートする
次に、グラフを描くためのライブラリであるmatplotlibをインポートします。
ステップ3：グラフを描画するための関数を呼び出す
続いて、plot関数を使って折れ線グラフを描きます。
この行では、x軸にdays、y軸にtemperatureを指定しています。
ここで実際にグラフが描かれるんですね。
ステップ4：グラフを表示する
最後に、show関数を使ってグラフを表示します。
これで、完成したグラフが表示されます。
わー！これなら自分でもグラフを描けそうです！
よかったです！
基本的な手順をしっかり覚えておけば、様々なデータをグラフで可視化することができます。
これからもどんどん練習してみてくださいね。
# 実際にプログラムを動かしてみよう
import matplotlib.pyplot as plt
# データを準備
days = [1, 2, 3, 4, 5] # 日にち
temperature = [22, 23, 21, 20, 19] # 気温
# グラフを描く
plt.plot(days, temperature)
plt.show()
グラフが描けました！
使い方の例
このプログラムでは、Aさんの曜日ごとのスマートフォン利用時間を折れ線グラフにしています。
# サンプルコード
import matplotlib.pyplot as plt
# 曜日とスマホ利用時間のデータ
days = ['Mon.', 'Tue.', 'Wed.', 'Thu.', 'Fri.', 'Sat.', 'Sun.']
usage_hours = [2, 2.5, 2.5, 2, 3, 5, 4.5]
# グラフを描く
plt.plot(days, usage_hours)
plt.show()
土曜日が一番使ってる！
平日はそれほどでもないけど、週末になると利用時間が増えていることがはっきりわかります！
その通りです！
折れ線グラフは、時間の経過に伴うデータの変化を視覚的に捉えるのに適しているんです。
このように、データをグラフにすることで、自分の行動パターンを視覚的に把握することができます。これを基にして、使いすぎを防ぐ対策を考えることもできますよ。
週末の利用時間がすごく多いですね。僕もゲームをしたり、動画を見ているかも。
私だってSNSとか動画とか、意外と時間泥棒だよね。週末がもったいないなぁ......。
もっと効率よく時間を使う方法を考えたほうがいいかも！
週末はスマホ人間じゃなくて、もっとサッカーの練習をして上手くなりたいな！
私もスマホの利用時間をグラフ化して見直してみようかな！
いいですね！
それでは一度、データを変えて、折れ線グラフを作ってみてください。
# サンプルコード
import matplotlib.pyplot as plt
# 曜日とあなたのスマホ利用時間のデータ
days = ['Mon.', 'Tue.', 'Wed.', 'Thu.', 'Fri.', 'Sat.', 'Sun.']
usage_hours = [ , , , , , , ] # ここを変更してみよう
# グラフを描く
plt.plot(days, usage_hours)
plt.show()
データを分析して視覚化することで、改善点や成功ポイントが明確になることが分かりましたね。
やってみよう
⌨️１：公園のカフェテリアの売上グラフ
次のデータを用いて、折れ線グラフを描いてください。
★データ★1週間のカフェテリアの売上
日にち(days)： Mon./Tue./Wed./Thu./Fri./Sat./Sun.
売上（千円）(sales)：10, 15, 14, 18, 20, 28, 35
📖 解答例と解説
# 解答例 import matplotlib.pyplot as plt # 日にちと売上のデータ days = ['Mon.', 'Tue.', 'Wed.', 'Thu.', 'Fri.', 'Sat.', 'Sun.'] sales = [10, 15, 14, 18, 20, 28, 35] # グラフを描く plt.plot(days, sales) plt.show()
おお、カフェテリアの売上ってこんな感じなんだ！
やっぱり週末に近づくほど売上が上がってるのが面白いね。
何か特別なメニューがあるのかな！
⌨️２：公園の来園者数のグラフ
次のデータを用いて、折れ線グラフを描いてください。
★データ★週末に公園を訪れた人の数
日にち(days)：Sat./Sun.
来園者数(visitors)：300, 580
📖解答例と解説
# 解答例 import matplotlib.pyplot as plt # 日にちと来園者数のデータ days = ['Sat.', 'Sun.'] visitors = [300, 580] # グラフを描く plt.plot(days, visitors, marker='o') plt.show()
わー！日曜日の方が来園者が多いんだね。日曜日は家族連れが多いのかな？
天気やイベントが影響しているのかもしれないね。
⌨️３：図書館の本の貸出数グラフ
次のデータを用いて、折れ線グラフを描いてください。
★データ★月曜日から金曜日の図書館の本の貸出数
日にち(days)：Mon./Tue./Wed./Thu./Fri.
貸出数(borrowings)：30, 40, 35, 45, 50
📖解答例と解説
# 解答例 import matplotlib.pyplot as plt # 日にちと貸出数のデータ days = ['Mon.', 'Tue.', 'Wed.', 'Thu.', 'Fri.'] borrowings = [30, 40, 35, 45, 50] # グラフを描く plt.plot(days, borrowings, marker='o') plt.show()
図書館の貸出数も週末に向かって増えてるんだね。金曜日に借りて、週末に読む人が多いのかな？
そうかも！このデータからも、利用者の行動パターンが見えてくるね！
- matplotlib.pyplotのplot関数を使って簡単に折れ線グラフが描ける。
- 折れ線グラフは時間の経過に伴うデータの変化を視覚的に捉えるのに適している。