帯グラフの描画
犬、猫、鳥の中から一番飼いたいペットを29人の人に聞いたところ、図１に示す結果が得られたとする。データがカテゴリごとの度数で与えられている場合は、本ウェブサイトの後半で説明する。
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図１ Excelデータファイル（Individual.xlsx）
第１列目に個人の識別用変数Personの値（数値でも文字列でもよい）、第２列目に選ばれたペットが設定されている。第１行目には変数名が書かれているので、データは２行目からである。
図１の形式のExcelデータファイルを読み込んで帯グラフを描くスクリプトをウェブサイト後半のリスト１に示す。スクリプトファイルとデータファイルは圧縮ファイルfilesbandgraph.zipにまとめたので、ダウンロード解凍すれば自由に利用できる。リスト１のスクリプトを実行すると、図２のダイアログウィンドウが表示される。
図２
図１のファイル名Individual.xlsxを設定して、「開く」ボタンをクリックすると、図３のダイアログウィンドウが表示される。
図３
帯グラフの描かれた画像を保存するファイル名を、ファイル拡張子が「.png」である適当な名前で設定する。図３では「MyFigure1.png」と設定されている。ファイル名を設定して「保存」ボタンをクリックすると、図４の帯グラフが表示される。
図４
リスト１において、帯グラフは次のコードで描かれている。
for nm, v in zip(Categ, counts):
plt.barh(1, v, left =
cum_pos, label = '{0}({1})'.format(nm, v))
cum_pos += v
関数barhの引数は次の意味のものである。
.barh(1,
# 縦軸上の位置
v,
# 帯の横幅
left = cum_pos,
# 帯の左端の位置
label = '{0}({1})'.format(nm, v) # ラベル
)
リスト１ 図１の形式のデータから帯グラフを描くスクリプト（BandInd.py）
import tkinter as tk
import tkinter.filedialog as fd
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def askinfilename(msg = None, types =
[('', '*.*')]):
"""
入力用ファイル名の設定
"""
rt = tk.Tk()
rt.withdraw()
flnm =
fd.askopenfilename(title = msg, filetypes = types)
rt.destroy()
return flnm
def askoutfilename(msg = None, types =
[('', '*.*')], deftype = '.txt'):
"""
出力用ファイル名の設定
"""
rt = tk.Tk()
rt.withdraw()
flnm =
fd.asksaveasfilename(title = msg, filetypes = types,
defaultextension = deftype)
rt.destroy()
return flnm
finnm = askinfilename('入力データExcelファイル', types = [('Excel(*.xlsx)', '*.xlsx')])
foutnm = askoutfilename(msg = '画像保存ファイル', types = [('画像 (*.png)', '*.png')],
deftype = '.png')
xlsx_fl = pd.ExcelFile(finnm)
data_xlsx =
pd.read_excel(xlsx_fl, header =
None)
data = data_xlsx.values
var_name = data[0,1]
values = data[1:].T[1]
Categ, counts = np.unique(values,
return_counts = True)
print(Categ)
print(counts)
# 日本語表記の設定
plt.rcParams['font.family'] = ['Yu
Gothic', 'Noto Sans CJK JP', 'Hiragino Maru Gothic Pro']
plt.figure(figsize = (8, 6))
# 画像のサイズ
cum_pos = 0
# 帯グラフの作成
for nm, v in zip(Categ, counts):
plt.barh(1, v, left =
cum_pos, label = '{0}({1})'.format(nm, v))
cum_pos += v
plt.ylim(0, 2)
# 縦軸の下限と上限
plt.yticks([])
# 縦軸の目盛り無し
plt.xticks(fontsize = 18)
# 横軸の目盛り文字の大きさ
plt.yticks(fontsize = 12)
# 縦軸の目盛り文字の大きさ
plt.xlabel(var_name, fontsize =
20) # 横軸の変数名
plt.legend()
# レジェンドの表示
plt.savefig(foutnm)
# 画像の保存
plt.show()
# 画像の表示
図１のデータが図５のようにカテゴリごとの度数で与えられているとする。
図５ ExcelデータファイルPooled.xlsx
図５では、１行目の１列目に変数名Petが書かれている。２行目にカテゴリ名、３行目にカテゴリの度数が設定されている。この形式のデータを入力ファイルとするスクリプトを本ウェブサイト後半のリスト２に示す。スクリプトファイルとデータファイルは圧縮ファイルfilesbandgraph.zipにまとめたので、ダウンロード解凍すれば自由に利用できる。
リスト２のスクリプトを実行すると図６のダイアログウィンドウが表示される。
図６
図５のファイル名を設定して、「開く」ボタンをクリックすると、図７のダイアログウィンドウが表示される。
図７
帯グラフの画像ファイルを保存するファイル名を、ファイル拡張子が「.png」である任意の名前で設定する。既にあるファイル名を設定すると上書き保存になる。
保存ファイル名を設定して「保存」ボタンをクリックすると、図８の帯グラフが表示される。
図８
リスト２において、帯グラフは次のコードで描かれている。
for nm, v in zip(Categ, counts):
plt.barh(1, v, left =
cum_pos, label = '{0}({1})'.format(nm, v))
cum_pos += v
関数barhの引数は次の意味のものである。
.barh(1,
# 縦軸上の位置
v,
# 帯の横幅
left = cum_pos,
# 帯の左端の位置
label = '{0}({1})'.format(nm, v) # ラベル
)
リスト２ 度数がカテゴリごとに集計されたデータの帯グラフ描画スクリプト（BandPooled.py）
import tkinter as tk
import tkinter.filedialog as fd
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def askinfilename(msg = None, types =
[('', '*.*')]):
"""
入力用ファイル名の設定
"""
rt = tk.Tk()
rt.withdraw()
flnm =
fd.askopenfilename(title = msg, filetypes = types)
rt.destroy()
return flnm
def askoutfilename(msg = None, types =
[('', '*.*')], deftype = '.txt'):
"""
出力用ファイル名の設定
"""
rt = tk.Tk()
rt.withdraw()
flnm =
fd.asksaveasfilename(title = msg, filetypes = types,
defaultextension = deftype)
rt.destroy()
return flnm
finnm = askinfilename('入力データExcelファイル', types = [('Excel(*.xlsx)', '*.xlsx')])
foutnm = askoutfilename(msg = '画像保存ファイル', types = [('画像 (*.png)', '*.png')],
deftype = '.png')
xlsx_fl = pd.ExcelFile(finnm)
data_xlsx =
pd.read_excel(xlsx_fl, header =
None)
data = data_xlsx.values
VarName = data[0][0]
Categ = data[1]
counts = data[2]
# 日本語表記の設定
plt.rcParams['font.family'] = ['Yu
Gothic', 'Noto Sans CJK JP', 'Hiragino Maru Gothic Pro']
plt.figure(figsize = (8, 6))
# 画像のサイズ
# 帯グラフの作成
cum_pos = 0
for nm, v in zip(Categ, counts):
plt.barh(1, v, left =
cum_pos, label = '{0}({1})'.format(nm, v))
cum_pos += v
plt.ylim(0, 2)
# 縦軸の下端と上端
plt.yticks([])
# 縦軸の目盛りなし
plt.xticks(fontsize = 18)
# 横軸の目盛り文字の大きさ
plt.yticks(fontsize = 12)
# 縦軸の目盛り文字の大きさ
plt.xlabel(VarName, fontsize =
20)
# 横軸の変数名
plt.legend()
# レジェンドの表示
plt.savefig(foutnm)
# 画像の保存
plt.show()
# 画像の表示