MENU
大人のためのSTEM遊び場〜Python、3Dプリンタ、ガジェット〜
  1. ホーム
  2. Programming
  3. 【matplotlib】円グラフ（基本とラベル）［Python］

【matplotlib】円グラフ（基本とラベル）［Python］

Programming
matplotlib Python グラフ表示 プログラミング
  • URLをコピーしました！
目次

Matplotlibで円グラフを表示

前回まで機械学習ライブラリScikit-learnの糖尿病患者のデータベースを色々といじってきました。

あわせて読みたい
【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで特徴量の掛け合わせがいい特徴量になるか検討［Python］ 【機械学習ライブラリScikit-learn】 前回、機械学習ライブラリScikit-learnで、全ての特徴量を二乗して新たな特徴量として、良い特徴量となりそうか、相関マップをみて…

その中で円グラフを使う場面があったのですが、とりあえず最低限の使い方だけ紹介して、詳しい解説を後回しにしていました。

とりあえず糖尿病患者のデータベースは色々といじったので、今回は休憩ということで、円グラフの表示方法の解説をしていきたいと思います。

ただし結構長くなりそうなので、今回は円グラフの表示の基本とラベルの表示に関して解説をします。

まずは前にも出てきた基本の形から。

何はともあれmatplotlibを使うので、いつも通りインポートとjupyter notebookで表示するためのマジックコマンドを書きましょう。

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

次にグラフエリアの準備ととりあえず一度クリアをしておきます。

fig = plt.figure()
plt.clf()

円グラフを表示するのに最低限必要なのは、数値のリストです。

円グラフなので、とりあえず合計値が100となるように数値のリストを作ってみました。

x = [5, 10, 15, 25, 45]

これで円グラフを表示するには「plt.pie(x)」とするだけです。

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

fig = plt.figure()
plt.clf()

x = [5, 10, 15, 25, 45]

plt.pie(x)

実行結果
([<matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60d142f10>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60d152250>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60d1525d0>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60d152b90>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60d15a810>],
 [Text(1.0864571742518743, 0.1720779140872905, ''),
  Text(0.8899186877588753, 0.6465637858537406, ''),
  Text(0.1720778759417422, 1.086457180293535, ''),
  Text(-0.9801072023231266, 0.4993894992431598, ''),
  Text(0.17207792680247347, -1.086457172237987, '')])

無事、円グラフが表示されました。

出力としてテキストも何やら出てきていますが、色々な計算結果のようなので気にしないでいいでしょう。

ちなみにリスト内の数値の合計が100でない場合はどうなるのでしょうか？

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

fig = plt.figure()
plt.clf()

x = [5, 20, 45, 85, 125]

plt.pie(x)

実行結果
([<matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60ad86d50>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60ad95090>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60ad95410>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60ad959d0>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60ad9f650>],
 [Text(1.0982694963649198, 0.061677494715216635, ''),
  Text(1.0382716578724671, 0.3633069837737209, ''),
  Text(0.5320907581099353, 0.9627457738852945, ''),
  Text(-0.8971169718186758, 0.636538403299353, ''),
  Text(0.18425687283189648, -1.0844581157491564, '')])

こちらも無事表示されました。

ということは特にリストの数値の合計が100にならなくても自動で円グラフとなるように計算してくれるということですね。

ラベルの表示：labels

次にラベルを表示していきますが、そのラベル用のリストが必要となります。

現在、数値のリストxの要素数が5なので、5つの名前が入ったリストが必要です。

ということで単純にnameというリストにAからEまでのアルファベットを格納してみました。

x = [5, 10, 15, 25, 45]
name = ["A", "B", "C", "D", "E"]

ラベルを表示するには、plt.pieのオプションに「labels=ラベルのリスト名」とします。

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

fig = plt.figure()
plt.clf()

x = [5, 10, 15, 25, 45]
name = ["A", "B", "C", "D", "E"]

plt.pie(x, labels=name)

実行結果
([<matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60df7bf50>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60df27390>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e06b5d0>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e06bb90>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e074810>],
 [Text(1.0864571742518743, 0.1720779140872905, 'A'),
  Text(0.8899186877588753, 0.6465637858537406, 'B'),
  Text(0.1720778759417422, 1.086457180293535, 'C'),
  Text(-0.9801072023231266, 0.4993894992431598, 'D'),
  Text(0.17207792680247347, -1.086457172237987, 'E')])

ラベルが表示されました。

ラベルの中心からの距離：labeldistance

ラベルの位置を決めるには「labeldistance」のオプションを使います。

円グラフなので、中心からの距離として指定をします。

例えば0.5、つまり円グラフの直径の半分を指定してみるとこうなります。

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

fig = plt.figure()
plt.clf()

x = [5, 10, 15, 25, 45]
name = ["A", "B", "C", "D", "E"]

plt.pie(x, labels=name, labeldistance=0.5)

実行結果
([<matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60d48fb10>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60d48fe10>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60d4de1d0>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60d4de790>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60d4eb410>],
 [Text(0.4938441701144882, 0.07821723367604114, 'A'),
  Text(0.40450849443585235, 0.29389262993351845, 'B'),
  Text(0.07821721633715555, 0.49384417286069765, 'C'),
  Text(-0.44550327378323934, 0.22699522692870897, 'D'),
  Text(0.07821723945566975, -0.4938441691990849, 'E')])

もちろん初期値よりももっと遠くに設定することも可能です。

labeldistanceを1.5として円グラフの直径の1.5倍の位置に表示させてみましょう。

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

fig = plt.figure()
plt.clf()

x = [5, 10, 15, 25, 45]
name = ["A", "B", "C", "D", "E"]

plt.pie(x, labels=name, labeldistance=1.5)

実行結果
([<matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e0fe810>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e0feb10>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e0fee90>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e109490>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e114110>],
 [Text(1.4815325103434647, 0.2346517010281234, 'A'),
  Text(1.213525483307557, 0.8816778898005553, 'B'),
  Text(0.23465164901146662, 1.481532518582093, 'C'),
  Text(-1.336509821349718, 0.6809856807861269, 'D'),
  Text(0.23465171836700924, -1.4815325075972547, 'E')])

確かに遠くに表示されました。

比率を表示：autopct

円グラフのそれぞれの領域の比率を表示させるには「autopct」を用います。

この際、表示の方法を指定する必要があり、例えば小数点以下１桁まで表示し、最後に％を表示させる場合、「%.1f%%」となります。

この表記の場合、最初の％と.1fが一かたまり、％％が一かたまりと考えると分かりやすいです。

最初の「%.1f」が小数点以下1桁までを示し、「％％」が％を表示します。

ちなみに「%.5f」とすると小数点以下5桁まで表示します。

とりあえず小数点以下1桁で試してみましょう。

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

fig = plt.figure()
plt.clf()

x = [5, 10, 15, 25, 45]

plt.pie(x, autopct='%.1f%%')

実行結果
([<matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e486890>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e486f10>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e4927d0>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e60a090>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e60ac90>],
 [Text(1.0864571742518743, 0.1720779140872905, ''),
  Text(0.8899186877588753, 0.6465637858537406, ''),
  Text(0.1720778759417422, 1.086457180293535, ''),
  Text(-0.9801072023231266, 0.4993894992431598, ''),
  Text(0.17207792680247347, -1.086457172237987, '')],
 [Text(0.5926130041373858, 0.09386068041124936, '5.0%'),
  Text(0.4854101933230228, 0.35267115592022213, '10.0%'),
  Text(0.09386065960458666, 0.5926130074328372, '15.0%'),
  Text(-0.5346039285398871, 0.27239427231445074, '25.0%'),
  Text(0.0938606873468037, -0.5926130030389019, '45.0%')])

ちなみに小数点以下5桁にしてみるとこんな感じです。

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

fig = plt.figure()
plt.clf()

x = [5, 10, 15, 25, 45]

plt.pie(x, autopct='%.5f%%')

実行結果
([<matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e6f04d0>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e6f0b50>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e730410>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e730c90>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e73c8d0>],
 [Text(1.0864571742518743, 0.1720779140872905, ''),
  Text(0.8899186877588753, 0.6465637858537406, ''),
  Text(0.1720778759417422, 1.086457180293535, ''),
  Text(-0.9801072023231266, 0.4993894992431598, ''),
  Text(0.17207792680247347, -1.086457172237987, '')],
 [Text(0.5926130041373858, 0.09386068041124936, '5.00000%'),
  Text(0.4854101933230228, 0.35267115592022213, '10.00000%'),
  Text(0.09386065960458666, 0.5926130074328372, '15.00000%'),
  Text(-0.5346039285398871, 0.27239427231445074, '25.00000%'),
  Text(0.0938606873468037, -0.5926130030389019, '45.00000%')])

ちゃんと小数点以下5桁まで表示されるようになりました。

比率表示の中心からの距離：pctdistance

先ほどのラベル同様、比率の表示も位置を変更することができます。

その際、やはり中心からの距離を「pctdistance」で指定することによって、場所を制御します。

比率はデフォルトでは円グラフの内側に表示されていますので、「pictdistance = 1.2」として外側に表示させてみましょう。

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

fig = plt.figure()
plt.clf()

x = [5, 10, 15, 25, 45]

plt.pie(x, autopct='%.1f%%', pctdistance=1.2)

実行結果
([<matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e7cab50>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e7d6210>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e7d6a90>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e7e0350>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e7e0f50>],
 [Text(1.0864571742518743, 0.1720779140872905, ''),
  Text(0.8899186877588753, 0.6465637858537406, ''),
  Text(0.1720778759417422, 1.086457180293535, ''),
  Text(-0.9801072023231266, 0.4993894992431598, ''),
  Text(0.17207792680247347, -1.086457172237987, '')],
 [Text(1.1852260082747716, 0.1877213608224987, '5.0%'),
  Text(0.9708203866460456, 0.7053423118404443, '10.0%'),
  Text(0.18772131920917332, 1.1852260148656744, '15.0%'),
  Text(-1.0692078570797743, 0.5447885446289015, '25.0%'),
  Text(0.1877213746936074, -1.1852260060778037, '45.0%')])

フォントの設定：textprops

ラベルや比率のフォントを変更するには、「textprops」を使います。

ただ「textprops」に関しては、さらに何の設定をするのか指定をする必要があります。

例えばフォントサイズを20にして、色を赤にする場合は「textprops = {“fontsize”:20, “color”: “red”})」となります。

まずはこれでラベルのフォントが変わるのか試してみましょう。

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

fig = plt.figure()
plt.clf()

x = [5, 10, 15, 25, 45]
name = ["A", "B", "C", "D", "E"]

plt.pie(x, labels=name, textprops = {"fontsize":20, "color": "red"})

実行結果
([<matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60ea7e910>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60e9cc7d0>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60ea7ef50>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60eadc550>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60eae7150>],
 [Text(1.0864571742518743, 0.1720779140872905, 'A'),
  Text(0.8899186877588753, 0.6465637858537406, 'B'),
  Text(0.1720778759417422, 1.086457180293535, 'C'),
  Text(-0.9801072023231266, 0.4993894992431598, 'D'),
  Text(0.17207792680247347, -1.086457172237987, 'E')])

フォントが大きくなり、色が赤になりました。

この「textprops」は比率の表示にも適応されます。

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

fig = plt.figure()
plt.clf()

x = [5, 10, 15, 25, 45]

plt.pie(x, autopct='%.1f%%',textprops = {"fontsize":20, "color": "red"})

実行結果
([<matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60eb65f10>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60eb755d0>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60eb75e50>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60eb7e710>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60eb872d0>],
 [Text(1.0864571742518743, 0.1720779140872905, ''),
  Text(0.8899186877588753, 0.6465637858537406, ''),
  Text(0.1720778759417422, 1.086457180293535, ''),
  Text(-0.9801072023231266, 0.4993894992431598, ''),
  Text(0.17207792680247347, -1.086457172237987, '')],
 [Text(0.5926130041373858, 0.09386068041124936, '5.0%'),
  Text(0.4854101933230228, 0.35267115592022213, '10.0%'),
  Text(0.09386065960458666, 0.5926130074328372, '15.0%'),
  Text(-0.5346039285398871, 0.27239427231445074, '25.0%'),
  Text(0.0938606873468037, -0.5926130030389019, '45.0%')])

ラベルを円グラフに沿って回転：rotatelabels

ラベルの表記を円グラフに沿って回転させるには「rotatelabels」を使います。

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

fig = plt.figure()
plt.clf()

x = [5, 10, 15, 25, 45]
name = ["A", "B", "C", "D", "E"]

plt.pie(x, labels=name, rotatelabels=True)

実行結果
([<matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60d7e2510>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60d7e2810>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60d7e2b90>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60d7ec150>,
  <matplotlib.patches.Wedge at 0x7fa60d7ecd90>],
 [Text(1.0864571742518743, 0.1720779140872905, 'A'),
  Text(0.8899186877588753, 0.6465637858537406, 'B'),
  Text(0.1720778759417422, 1.086457180293535, 'C'),
  Text(-0.9801072023231266, 0.4993894992431598, 'D'),
  Text(0.17207792680247347, -1.086457172237987, 'E')])

これで簡単ながら円グラフを表示することができるようになりました。

次回はもう少し円グラフの表示の方法や色の変え方、つまりデザイン的なことを変更する方法を解説していきます。

あわせて読みたい
【matplotlib】円グラフ（デザイン）［Python］ 【Matplotlibで円グラフを表示】 前回、Matplotlibを使って円グラフを表示するための基本とラベルの表示の仕方を解説しました。 今回はさらに円グラフのデザインの変更…

ということで今回はこんな感じで。

Programming
matplotlib Python グラフ表示 プログラミング
よかったらシェアしてね！
  • URLをコピーしました！

コメント

コメントする

目次