matplotlibの使い方について

Question

matplotlibで辞書型を使って、棒グラフを作る方法が分かりません。
ご教授いただければ幸いです。

Comments

[退会済みユーザー]

辞書型と棒グラフの関係が分かりません。辞書型の変数を使って何をやろうとしたのか、もう少し説明してください。

[I_am_broger_]

辞書内のkeyとvalueを紐づけて表示させる方法がわまりません。

[退会済みユーザー]

具体的にどう言うkeyとvalueを持ったディクショナリーなのか、keyをグラフの何として使いたいのか説明してみて下さい。(xtick? ytick? legend?

[退会済みユーザー]

なお、追加の情報は元の質問を編集して追記して下さい。

Answer 1

###step1
まず棒グラフを書くための関数のリファレンスを見ます。どんなデータを与えればどんな棒グラフになるのかの仕様がわかります。
https://matplotlib.org/devdocs/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html

###step2
辞書の「何」(key, value)を棒グラフを描画するメソッド(matplotlib.pyplot.bar)の「どの引数」(x, height, tick_labelなど)にしたいのかを決めます。

###step3
辞書から目的の引数が要求するデータの型(例えばheightであればスカラー値かシーケンス)にするかを考えます。

さてここで「sequence of scalars=>シーケンスってなんだ？」と思うかも知れません。自分はPythonの型の種類について理解が浅いのでそんなふうに思いました。そこで

https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html#sequence-types-list-tuple-range
https://docs.python.org/ja/3/library/collections.abc.html#collections.abc.Sequence

こういうページをみたり、matplotlibのサンプルでnumpy.ndarrayがデータ系列の指定に用いられている例をみて、「0～len(x)-1の範囲の整数インデックスによりx[index]で要素が取り出せるもの」というアバウトな理解をしました。

さて、dictはシーケンス「ではありません」し、dict.keys(), dict.values()のようなiterableもシーケンス「ではありません」。そこでこれらのものをシーケンスへ変換する必要があるだろうと思います。例えばlist(iterable)などとすると簡単にリストにできますのでそういう方法を考えれば「barメソッドの引数を作れる」と思います。

例：dが辞書だとして

(1) キーを順番をきにせずシーケンスにする
keys = list(d.keys())
(2) キーを辞書順にソートしたシーケンスを求める
keys = sorted(d.keys())
(3) キーのシーケンスに対応する値のシーケンスを求める
values = list(map(lambda key: d[key], keys))
or
values = list(map(d.__getitem__, keys))
or
[d[key] for key in keys]
など。

このあたりまでの理解ができればそこそこ「望む棒グラフ」が書けるようになるのではないかと思います。ためしに「辞書のキーをX軸ラベルにして値をバーの高さ」で描いてみました。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

d = {'aa': 100, 'a': 200, 'A': 300}
keys = sorted(d.keys())       # A, a, aaの順番になります
values = [d[key] for key in keys]
x = range(len(d))

plt.bar(x, values, tick_label=keys)
plt.show()

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追記：いいわすれ

本回答はどちらかというと私自身が「棒グラフ書いたことがない」＆「リファレンスのsequence of scalarsって要するになんだろうと感じた」ため、ちょっとやってみたという意味合いが強いです。

ご質問は「何も調べていないかのよう」で「あまりに率直すぎる丸投げ質問」に見えます。もう少し「自分で調べたこと」「自分がやりたいこと」「躓いた点」が読み手に伝わるよう具体的に書くことを強くおすすめします。

Comments

[I_am_broger_]

とても分かりやすかったです。
ありがとうございました。

Answer 2

てっきりこういうことかと思いました。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

d = {"x": np.arange(5),
     "height": np.arange(5, 0, -1),
     "width": np.arange(0.2, 1.2, 0.2)}
plt.bar(**d)
plt.show()