Pythonで図を描画する方法について

2025年6月19日

Pythonで図を描画するには、主に以下のようなライブラリを使用します。

それぞれの特徴と基本的な使い方、そしてどのような場面で使うと効果的かを解説していきます。

Pythonで図を描くための代表的なライブラリ

ライブラリ名	特徴
`matplotlib`	最も基本的で汎用的なグラフ描画ライブラリ。静的な図に強く、あらゆる図に対応。
`seaborn`	`matplotlib`の上位ラッパー。統計グラフを簡単・綺麗に描ける。
`plotly`	インタラクティブなグラフが得意。Web向け可視化に向いている。
`networkx`	ネットワーク図（グラフ理論のノードとエッジ）に特化。
`pillow`	画像処理ライブラリだが、基本的な図形（円・四角・線）も描ける。
`turtle`	教育向け。図形を描くことを学ぶための視覚的ツール。

`matplotlib`を使った基本的な図の描画

インストール

pip install matplotlib

基本的な線グラフの描画

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0, 1, 2, 3]
y = [0, 1, 4, 9]

plt.plot(x, y)           # 折れ線グラフ
plt.title("y = x^2")     # タイトル
plt.xlabel("x")          # x軸ラベル
plt.ylabel("y")          # y軸ラベル
plt.grid(True)           # グリッドを表示
plt.show()               # 図を表示

複数の系列を1つのグラフに

plt.plot(x, y, label="y = x^2")
plt.plot(x, [i**3 for i in x], label="y = x^3")
plt.legend()  # 凡例を表示
plt.show()

`seaborn`で美しい統計グラフを描く

インストール

pip install seaborn

基本的な使い方

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# ダミーデータ
data = pd.DataFrame({
    "カテゴリ": ["A", "B", "C", "D"],
    "値": [10, 23, 15, 7]
})

sns.barplot(x="カテゴリ", y="値", data=data)
plt.title("カテゴリ別の値")
plt.show()

`plotly`でインタラクティブな図を作成

インストール

pip install plotly

インタラクティブな折れ線グラフ

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=[0, 1, 2, 3], y=[0, 1, 4, 9], mode='lines+markers'))
fig.update_layout(title="動的な折れ線グラフ", xaxis_title="x", yaxis_title="y")
fig.show()

ブラウザで動的に操作できるグラフが表示されます。

ネットワーク図の例（`networkx`）

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.Graph()
G.add_edges_from([("A", "B"), ("A", "C"), ("B", "D")])
nx.draw(G, with_labels=True, node_color='lightblue', edge_color='gray')
plt.show()

教育用図形描画（`turtle`）

import turtle

t = turtle.Turtle()
for _ in range(4):
    t.forward(100)
    t.left(90)

turtle.done()

四角形が描かれます。

Pythonに標準搭載されており、小学生のプログラミング教育でも人気です。

まとめ

用途	おすすめライブラリ
基本的なグラフ・図	matplotlib
綺麗な統計グラフ	seaborn
Web用インタラクティブグラフ	plotly
ネットワーク（グラフ理論）	networkx
教育・ビジュアルな図形描画	turtle