Python初心者でも簡単！matplotlibを使った複数系列の棒グラフの描き方を徹底解説

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams as rcp

# フォントを設定する。
rcp['font.family'] = 'sans-serif'
rcp['font.sans-serif'] = ['Hiragino Maru Gothic Pro', 'Yu Gothic', 'Meirio', 'Takao', 'IPAexGothic', 'IPAPGothic', 'VL PGothic', 'Noto Sans CJK JP']

# カラーマップを用意する。
cmap = plt.get_cmap("tab10")

# データを用意する。
labels_series = ["M1層", "M2層", "F1層", "F2層"]
labels_data = ["パソコン", "スマホ", "時計", "車"]
data = [
    [54, 85, 63, 32],
    [58, 90, 75, 40],
    [45, 87, 84, 25],
    [48, 94, 88, 29]
]

# Figureを作成する。
fig = plt.figure()
# Axesを作成する。
ax = fig.add_subplot(111)

# Figureの解像度と色を設定する。
fig.set_dpi(150)
fig.set_facecolor("whitesmoke")

# Axesのタイトルと色を設定する。
ax.set_title("物品の所有率")
ax.set_facecolor("whitesmoke")

# x軸とy軸のラベルを設定する。
ax.set_xlabel("物品")
ax.set_ylabel("所有率")

# x軸の目盛のラベルの位置を変数xで保持する。
x = np.arange(len(labels_data))

# x軸の目盛の位置を設定する。
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(x))
# x軸の目盛のラベルを設定する。
ax.xaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.FixedFormatter(labels_data))

# y軸の範囲を設定する。
ax.set_ylim(0, 100)
# y軸の目盛の位置を設定する。
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MultipleLocator(10))
# y軸の目盛のラベルを設定する。
ax.yaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.PercentFormatter())

# 棒の幅を変数widthで保持する。
width = (1 - .2) / len(data)
# 棒グラフのオブジェクトのリストを変数barsで保持する。
bars = []
# データを描画する。
for i in range(len(data)):
    bars.append(ax.bar(x + (i - .5 * (len(data) - 1)) * width, data[i], width, label = labels_series[i], color=cmap(i)))

# データ値を表示する。
for bar in bars:
    ax.bar_label(bar)

# グリッドを表示する。
ax.set_axisbelow(True)
ax.grid(True, "major", "y", linestyle="--")

# 凡例を表示する。
ax.legend(loc="upper left")

# グラフを表示する。
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams as rcp

# フォントを設定する。
rcp['font.family'] = 'sans-serif'
rcp['font.sans-serif'] = ['Hiragino Maru Gothic Pro', 'Yu Gothic', 'Meirio', 'Takao', 'IPAexGothic', 'IPAPGothic', 'VL PGothic', 'Noto Sans CJK JP']

# カラーマップを用意する。
cmap = plt.get_cmap("tab10")

# データを用意する。
labels_series = ["M1層", "M2層", "F1層", "F2層"]
labels_data = ["パソコン", "スマホ", "時計", "車"]
data = [
    [54, 85, 63, 32],
    [58, 90, 75, 40],
    [45, 87, 84, 25],
    [48, 94, 88, 29]
]

# Figureを作成する。
fig = plt.figure()
# Axesを作成する。
ax = fig.add_subplot(111)

# Figureの解像度と色を設定する。
fig.set_dpi(150)
fig.set_facecolor("whitesmoke")

# Axesのタイトルと色を設定する。
ax.set_title("物品の所有率")
ax.set_facecolor("whitesmoke")

# x軸とy軸のラベルを設定する。
ax.set_xlabel("物品")
ax.set_ylabel("所有率")

# x軸の目盛のラベルの位置を変数xで保持する。
x = np.arange(len(labels_data))

# x軸の目盛の位置を設定する。
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(x))
# x軸の目盛のラベルを設定する。
ax.xaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.FixedFormatter(labels_data))

# y軸の範囲を設定する。
ax.set_ylim(0, 100)
# y軸の目盛の位置を設定する。
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MultipleLocator(10))
# y軸の目盛のラベルを設定する。
ax.yaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.PercentFormatter())

# 棒の幅を変数widthで保持する。
width = (1 - .2) / len(data)
# 棒グラフのオブジェクトのリストを変数barsで保持する。
bars = []
# データを描画する。
for i in range(len(data)):
    bars.append(ax.bar(x + (i - .5 * (len(data) - 1)) * width, data[i], width, label = labels_series[i], color=cmap(i)))

# データ値を表示する。
for bar in bars:
    ax.bar_label(bar)

# グリッドを表示する。
ax.set_axisbelow(True)
ax.grid(True, "major", "y", linestyle="--")

# 凡例を表示する。
ax.legend(loc="upper left")

# グラフを表示する。
plt.show()

# データを用意する。
labels_series = ["T層", "M1層", "M2層", "F1層", "F2層"]
labels_data = ["パソコン", "スマホ", "時計", "車"]
data = [
    [25, 75, 58, 12],
    [54, 85, 63, 32],
    [58, 90, 75, 40],
    [45, 87, 84, 25],
    [48, 94, 88, 29]
]

pip install pandas

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams as rcp

# フォントを設定する。
rcp['font.family'] = 'sans-serif'
rcp['font.sans-serif'] = ['Hiragino Maru Gothic Pro', 'Yu Gothic', 'Meirio', 'Takao', 'IPAexGothic', 'IPAPGothic', 'VL PGothic', 'Noto Sans CJK JP']

# カラーマップを用意する。
cmap = plt.get_cmap("tab10")

# データを用意する。
data = {
    "物品": ["パソコン", "スマホ", "時計", "車"],
    "T層": [25, 75, 58, 12],
    "M1層": [54, 85, 63, 32],
    "M2層": [58, 90, 75, 40],
    "F1層": [45, 87, 84, 25],
    "F2層": [48, 94, 88, 29]
}

# Figureを作成する。
fig = plt.figure()
# Axesを作成する。
ax = fig.add_subplot(111)

# Figureの解像度と色を設定する。
fig.set_dpi(150)
fig.set_facecolor("whitesmoke")

# Axesのタイトルと色を設定する。
ax.set_title("物品の所有率")
ax.set_facecolor("whitesmoke")

# データを描画する。
df = pd.DataFrame(data)
df.plot(ax=ax, kind="bar", rot=0)
#df.plot(ax=ax, kind="bar", rot=0, colormap=cmap)

# データ値を表示する。
for c in ax.containers:
    ax.bar_label(c)

# x軸とy軸のラベルを設定する。
ax.set_xlabel("物品")
ax.set_ylabel("所有率")

# x軸の目盛の位置を設定する。
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(np.arange(len(data["物品"]))))
# x軸の目盛のラベルを設定する。
ax.xaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.FixedFormatter(data["物品"]))

# y軸の範囲を設定する。
ax.set_ylim(0, 100)
# y軸の目盛の位置を設定する。
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MultipleLocator(10))
# y軸の目盛のラベルを設定する。
ax.yaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.PercentFormatter())

# グリッドを表示する。
ax.set_axisbelow(True)
ax.grid(True, "major", "y", linestyle="--")

# 凡例を表示する。
ax.legend(loc="upper left")

# グラフを表示する。
plt.show()

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams as rcp

# データを用意する。
data = {
    "物品": ["パソコン", "スマホ", "時計", "車"],
    "T層": [25, 75, 58, 12],
    "M1層": [54, 85, 63, 32],
    "M2層": [58, 90, 75, 40],
    "F1層": [45, 87, 84, 25],
    "F2層": [48, 94, 88, 29]
}

# データを描画する。
df = pd.DataFrame(data)
df.plot(ax=ax, kind="bar", rot=0)
#df.plot(ax=ax, kind="bar", rot=0, colormap=cmap)

# データ値を表示する。
for c in ax.containers:
    ax.bar_label(c)

# x軸の目盛の位置を設定する。
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(np.arange(len(data["物品"]))))
# x軸の目盛のラベルを設定する。
ax.xaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.FixedFormatter(data["物品"]))