matplotlib

Data

チャートのレンダリング

概要 matplotlib

Matplotlibは、Python で最も広く使用されているプロットライブラリです。わずか数行のコードで、出版品質の 2D グラフ (棒グラフ、折れ線グラフ、散布図、ヒストグラム、円グラフなど) を作成できます。MatplotlibはNumPyおよびPandasと緊密に統合されており、ほぼすべてのデータサイエンスワークフローのデフォルトの視覚化レイヤーになります。

PyRunは、ブラウザの専用の [GRAPHS] タブ内にMatplotlibチャートを直接レンダリングします。コードが plt.show() を呼び出すと、PyRunが Figure をインターセプトし、端末出力と一緒に鮮明な SVG として表示します。 Jupyter ノートブックやローカルディスプレイサーバーは必要ありません。プロットコードを作成して実行するだけです。

コードと実行の出力

「グラフ」タブにグラフをレンダリングします。

Matplotlib Bar Chartエディターで実行

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

langs = ['Python', 'JavaScript', 'TypeScript', 'Rust', 'Go']
scores = [95, 88, 82, 78, 75]
colors = ['#0D9488', '#F59E0B', '#3B82F6', '#EF4444', '#8B5CF6']

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
bars = ax.bar(langs, scores, color=colors, edgecolor='none', width=0.6)
ax.set_title('Language Popularity Index 2025', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15)
ax.set_ylabel('Score', fontsize=11)
ax.set_ylim(60, 100)
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)
for bar, score in zip(bars, scores):
    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, bar.get_height() + 0.5,
            str(score), ha='center', va='bottom', fontweight='bold')
plt.tight_layout()
plt.show()