【厳選3つ】Pythonでデータの可視化を行うためにおすすめのライブラリを紹介！

こんにちは。TATです。

今日のテーマは「【厳選3つ】Pythonでデータの可視化を行うためにおすすめのライブラリを紹介！」です。

悩んでいる人

Pythonを使ってデータを可視化したいです。

おすすめのライブラリを教えてください。

Pythonはデータ分析に強いプログラミング言語で、データの可視化に活用できるライブラリもいろいろと用意されています。

おしゃれなイケてるグラフを簡単に作成することもできますし、ホバーすると詳細データが表示されるようなインタラクティブなグラフを作ることも可能です。

本記事では、Pythonでデータの可視化をするためにおすすめのライブラリを僕が独断と偏見で厳選して3つご紹介します。

【注意点】Pythonの基礎文法＋データ分析の基礎知識が必要です

ライブラリのご紹介に入る前に注意点です。

ここで紹介するライブラリは、Pythonの基礎的な文法を理解していることが前提になります。

また、Pythonによるデータ分析の基礎的な知識も必要になってきます。

前提知識なしで本記事で紹介するライブラリを扱おうとするとチンプンカンプンになるのでご注意ください。

すでにマスターしている方はこのままお進みください。

「あれ、ちょっと怪しいかも」という方はちょっと確認した方がいいかもです。

Pythonの基礎文法

（僕の勝手な基準ですが）ざっくりここにある内容が理解できてればまあ大丈夫かなと思います。

Pythonによるデータ分析基礎

Pythonを使ったデータ分析の基礎については、こちらの記事で紹介しているライブラリの扱い方を知っていることが最低限かなと思います。

この記事で紹介している3つのライブラリのうち、次の2つの基本的な扱い方がわかっていれば問題ないと思います。

【厳選3つ】Pythonでデータの可視化を行うためにおすすめのライブラリを紹介！

ここからが本題です。

Pythonでデータの可視化を行うためにおすすめのライブラリをご紹介していきます。

いろいろありますが、ここでは僕の独断と偏見で3つ厳選しました。

基本的には上から順番に学んでいくのがいいかと思います。

順番に見ていきましょう。

Matplotlib

参照元：https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html

1つ目にご紹介するのが、Matplotlibです。

Pythonの可視化用ライブラリの中でも、最も基本的なライブラリになります。

他のライブラリはこのMatplotlibをベースに作られているものも多いので、とにかく一番最初に学ぶべきライブラリです。

Matplotlibが理解できると、他のライブラリの学習もスムーズに進みます。

Matplotlibを使えば、エクセルのようにさまざまな種類のグラフを作成することができます。

エクセルよりも複雑なグラフを作ることも可能です。

棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフなどの基本的なチャートはもちろん、ヒートマップやバイオリンプロットなど複雑なチャートにも対応しています。

Pythonによるデータの可視化に興味のある方は、まずはMatplotlibから学習することをおすすめします。

Seaborn

参照元：https://seaborn.pydata.org/examples/index.html

2つ目にご紹介するのがSeabornです。

こちらはMatplotlibをベースに作られたライブラリになるので、Matplotlibの知識が必要になります。

Seabornを使うと、Matplotlibよりもおしゃれできれいなチャートを描けるようになります。

画像をご覧いただくとすぐにお分かりいただけるかと思います。

Matplotlibは古いライブラリなので、見た目があまりイケてないのが正直なところです。

Searbornはこの弱点を克服したライブラリと言えます。

特にこだわりがないのであれば、MatplotlibよりもSeabornを使った方がきれいなチャートが描けるのでおすすめです。

ただし、Matplotlibの知識が必要になってくるので、まずはMatplotlibから学んだ方が良いです。

Plotly

参照元：https://dash.gallery/Portal/

3つ目にご紹介するのがPlotlyです。

上記2つのライブラリとは違い、Plotlyではインタラクティブなチャートが描けるのが1番の特徴です。

ホバーすると詳細情報が表示されたり、クリックして不要なデータを非表示にしたり、インタラクティブにチャートをいじることができます。

HTML形式でチャートを保存することもできるので、インタラクティブなチャートをそのまま誰かと共有することも可能です。

見た目もスタイリッシュでかっこいいデザインになるので、お客さんとかに見せるような用途とかでチャートを作る際にはわりと重宝します。

アニメーションをつけることができるのでプレゼンとかでも使えます。

インタラクティブなチャートはMaplotlibもSeabornも作ることができません。

動く（なおかつかっこいい）チャートを作りたい方はPlotlyがおすすめです。

難しすぎると感じたら基礎から学び直すのもあり

ここまでで、Pythonでデータを可視化するためにおすすめのライブラリを3つ厳選してご紹介しました。

ここで紹介しているライブラリが難しすぎると感じた場合には、もう一度初心に帰って基礎文法やデータ分析の基礎から学び直してみるのもありかと思います。

ライブラリの使い方を学んでいると、Pythonの基礎的な文法は当たり前のように使われます。

PandasやNumpyなどのライブラリをつかって、可視化するためにデータを加工することも必要になってきます。

ここでつまづいてしまうと、学習がスムーズに進みません。

学習がスムーズに進まないと、単純にイライラしてきますし、モチベーションの維持も難しくなり、途中で挫折してしまう可能性も上がります。

基礎文法やデータ分析の基礎を学ぶことはそこまでハードルは高くありません。

書籍を購入してみるのもアリですし、Udemyのような動画学習サービスを使うのもありです。

セールをうまく活用すれば数千円で教材は手に入ります。書籍も数千円程度です。

決して高いハードルではないと思うので、ここからしっかりと学び直してみるのもいいかもしれません。

基礎文法がきっちり理解できたら、ライブライにもう一度トライしてみましょう。

まとめ

本記事では「【厳選3つ】Pythonでデータの可視化を行うためにおすすめのライブラリを紹介！」というテーマでお話ししてきました。

Pythonにはデータを可視化するためのライブラリが豊富に用意されています。

ここではその中から、僕が独断と偏見でチョイスした3つをご紹介しました。

データの可視化はデータ分析には必須です。

データを理解するため、人に共有するため、いろいろな用途で可視化が必要になってくる場面に遭遇します。

効果的、なおかつカッコよく可視化ができれば、データを理解しやすくなります。

プレゼンなどの機会でも重宝します。

Plotlyで動くチャートを作って見せたりすると、「おー」みたいな感心の声が聞こえてきたりして、ちょっとだけドヤ顔できるときもありますw

どれから始めればいいか迷っている方は、まずはMatplotlibから学んでみることをおすすめします。

SeabornやPlotlyほど見た目はイケてないですが、多くのライブラリのベースになっているので後々役立ちますし、いろいろな可視化ができるのでやってみるととても面白いと思います。

ここまで読んでくださり、ありがとうございました。