初心者向けプログラミング講座 
第7回： データの可視化（グラフ作成）

講座の概要については以下からご覧ください。

目的

この回では、測定データを「可視化」する技術を学びます。計測データの理解を深めたり、相手に結果を説明したりするためには、グラフでの表現が非常に役立ちます。Pythonの「matplotlibライブラリ」を使用して折れ線グラフや散布図、棒グラフなどを作成する基本的手法を学び、測定データを見やすくする技術を習得します。

学習内容

• matplotlibの概要と基本操作
• 折れ線グラフの作成
• 散布図の作成
• データのグラフタイトルやラベルの追加
• 複数データのグラフでの表現
• 実践プログラム例
• 演習問題

1. matplotlibの概要と基本操作

(1) matplotlibとは？

matplotlibは、Pythonでグラフを描画するためのライブラリで、数値データを視覚的に表現するための多彩な機能を提供します。特にデータの分析や報告資料を作成するときに便利です。

(2) matplotlibのインストール

まず、matplotlibをインストールしましょう。（すでにインストールされている場合は不要です）

pip install matplotlib

(3) 基本的な使い方構造

matplotlibには主に次のような使用方法があります：

モジュールインポート：

import matplotlib.pyplot as plt

図の生成と表示：

データを用意する
グラフを作る
ラベルやタイトルを追加する
グラフを表示する（plt.show()）

2. 折れ線グラフの作成

測定データを時系列データとして視覚化するには、折れ線グラフが便利です。

(1) 基本構造

以下は、基本的な折れ線グラフの作成例です。

import matplotlib.pyplot as plt

# データ
x = [1, 2, 3, 4, 5]  # 横軸（例として時間）
y = [2.1, 2.3, 2.2, 2.5, 2.4]  # 縦軸（例として測定値）

# グラフ作成
plt.plot(x, y, label="Voltage (V)")  # 折れ線グラフ
plt.title("Measurement Results")  # タイトル
plt.xlabel("Time (s)")  # X軸ラベル
plt.ylabel("Voltage (V)")  # Y軸ラベル
plt.legend()  # 凡例
plt.show()  # グラフを表示する

実行結果

3. 散布図の作成

点データをプロットするには、散布図が使用されます。

(1) 基本構造

以下に、散布図作成の方法を示します。

import matplotlib.pyplot as plt

# データ
x = [1, 2, 3, 4, 5]  # 横軸
y = [2.1, 2.3, 2.2, 2.5, 2.4]  # 縦軸

# 散布図を作成
plt.scatter(x, y, color="red", label="Measured Points")
plt.title("Scatter Plot of Measurements")  # タイトル
plt.xlabel("Time (s)")  # X軸ラベル
plt.ylabel("Voltage (V)")  # Y軸ラベル
plt.legend()  # 凡例
plt.show()  # グラフを表示

実行結果

点をプロットしたグラフが表示されます。この方法を活用することで、生データを直接視覚化できます。

4. データのグラフタイトルやラベルの追加

データの可視化には、グラフが何を表しているかを明示するために、タイトルや軸ラベル、凡例を追加することが重要です。

(1) 関数と基本的な使用法

タイトルを付ける：plt.title(“タイトル名”)
X軸ラベル：plt.xlabel(“ラベル名”)
Y軸ラベル：plt.ylabel(“ラベル名”)
凡例：plt.legend()

例：ラベルとタイトルの追加

以下では、ラベルやタイトルを含むグラフを作成する例です。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

# 折れ線グラフ
plt.plot(x, y, label="Squared Values", color="blue")
plt.title("Y = X * X")  # タイトルを追加
plt.xlabel("X-Axis")  # X軸のラベル
plt.ylabel("Y-Axis")  # Y軸のラベル
plt.legend()  # 凡例を表示
plt.show()

実行結果

5. 複数データのグラフでの表現

複数の測定データを1つのグラフに表示することで、比較がしやすくなります。

(1) 基本構造

異なるデータを複数回プロット

plt.plot(x1, y1, label="Data 1")
plt.plot(x2, y2, label="Data 2")
plt.legend()

例：複数データのプロット

import matplotlib.pyplot as plt

# データ
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2.1, 2.3, 2.2, 2.5, 2.4]  # 測定データ1
y2 = [1.1, 1.3, 1.2, 1.5, 1.4]  # 測定データ2

# 複数のデータをプロット
plt.plot(x, y1, label="Voltage Channel 1", color="blue")
plt.plot(x, y2, label="Voltage Channel 2", color="green")
plt.title("Comparison of Two Measurement Channels")  # タイトル
plt.xlabel("Time (s)")  # X軸
plt.ylabel("Voltage (V)")  # Y軸
plt.legend()  # 凡例
plt.show()

実行結果

異なる測定チャネルのデータを比較する折れ線グラフが作成されます。

6. 実践プログラム例

プログラム例：計測データをグラフ化するプログラム
以下のプログラムは、測定データを取得し、グラフとして表示する完全なワークフローを実装しています。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# ダミーデータ（実際には計測器から取得）
time = np.linspace(0, 10, 100)  # 時間 [0〜10秒を100分割]
voltage = np.sin(2 * np.pi * time / 5) + 0.1 * np.random.normal(size=100)  # 正弦波 + ノイズ

# 折れ線グラフ
plt.plot(time, voltage, label="Measured Voltage", color="blue")
plt.title("Voltage over Time")  # タイトル
plt.xlabel("Time (s)")  # X軸ラベル
plt.ylabel("Voltage (V)")  # Y軸ラベル
plt.legend()  # 凡例
plt.grid(True)  # グリッドを追加
plt.show()

実行結果

7. 演習問題

演習問題 1: 測定データの視覚化

以下のプログラムを完成させてください。
計測器から取得したデータ（例：時系列）をグラフにプロットします。
タイトル、ラベル、凡例を適切に追加してください。

import matplotlib.pyplot as plt
import pyvisa

# PyVISAで計測器に接続
rm = pyvisa.ResourceManager()
resources = rm.list_resources()

if resources:
    # 最初のリソースを使用
    instrument = rm.open_resource(resources[0])

    # 複数回測定データを取得
    time = []
    data = []
    print("測定中...")
    for i in range(20):  # 10回繰り返し測定
        result = instrument.query("MEAS:VOLT?")  # 電圧値取得
        voltage = float(result)  # 数値に変換
        time.append(i)
        data.append(voltage)  # データをリストに追加
   
    # 折れ線グラフ
    plt.plot(time, data, label="Measured Voltage", color="blue")
    plt.title("Voltage")  # タイトル
    plt.xlabel("Times")  # X軸ラベル
    plt.ylabel("Voltage (V)")  # Y軸ラベル
    plt.legend()  # 凡例
    plt.grid(True)  # グリッドを追加
    plt.show()

    # 接続を終了
    instrument.close()
else:
    print("計測器が接続されていません。")

実行結果（例）

演習問題 2: 複数チャネルのデータをグラフ化

ダミーデータとして、2つの異なる測定チャネルに対応するデータを用意してください。
それぞれのデータを1つのグラフにプロットし、ラベルや凡例を正しく追加してください。

import matplotlib.pyplot as plt

# データ
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [0, 3.5, 2.1, 8.4, 4.3]  # 測定データ1
y2 = [3.6, -2.1, 0, 5.8, 1.5]  # 測定データ2

# 複数のデータをプロット
plt.plot(x, y1, label="Voltage Channel 1", color="blue")
plt.plot(x, y2, label="Voltage Channel 2", color="green")
plt.title("Comparison of Two Measurement Channels")  # タイトル
plt.xlabel("Time (s)")  # X軸
plt.ylabel("Voltage (V)")  # Y軸
plt.legend(“Sample data”)  # 凡例
plt.show()

実行結果（例）

次回予告

次回（第8回）は、「測定データの応用処理とレポート生成」を学びます。本回でグラフ化したデータを結合し、CSVファイルやPDFレポートの形式で出力する方法を学びます！