Pythonで作成したグラフをレポートやブログに使うとき、「ちょっと見づらい」「もう少し整えたい」と感じたことはありませんか？
この記事では、matplotlibでグラフのデザインを美しく整え、画像として保存するためのテクニックを紹介します。
簡単な一工夫で、グラフの見栄えと説得力が格段にアップします。
🎨 1. タイトル・軸ラベル・フォントサイズの調整
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 18, 20]
plt.plot(x, y, color="blue", linewidth=2)
plt.title("売上推移", fontsize=16)
plt.xlabel("月", fontsize=12)
plt.ylabel("売上（万円）", fontsize=12)
plt.grid(True)
plt.show()| パラメータ | 説明 |
|---|---|
fontsize | 文字サイズ |
linewidth | 線の太さ（デフォルトは1） |
🖍️ 2. 線のスタイル・マーカー・色の設定
plt.plot(x, y, color="green", linestyle="--", marker="o", markersize=8)| 引数 | 説明 |
|---|---|
color | 線の色 |
linestyle | 線の種類（例：”–“, “-.”, “:”） |
marker | マーカーの形（例：”o”, “s”, “^”） |
markersize | マーカーのサイズ |
🧭 3. 凡例の表示と調整
plt.plot(x, y, label="2024年", color="purple")
plt.legend(loc="upper left", fontsize=10)| 引数 | 説明 |
|---|---|
label | 凡例に表示される系列名 |
loc | 凡例の位置（例：”upper right”, “lower left”） |
fontsize | 凡例の文字サイズ |
✏️ 4. 注釈（アノテーション）の追加
plt.annotate("ここが最大！", xy=(4, 18), xytext=(3, 19),
arrowprops=dict(facecolor="black", shrink=0.05))xy：注釈を付ける位置xytext：テキストの表示位置arrowprops：矢印のスタイル
💾 5. グラフを画像として保存する
plt.savefig("graph.png", dpi=300, bbox_inches='tight')| 引数 | 説明 |
|---|---|
dpi=300 | 解像度。印刷やPDF用には300が推奨 |
bbox_inches='tight' | 余白を自動で削除してきれいに保存 |
保存形式は拡張子で自動認識されます（例：.png, .svg, .pdf など）。
🎯 6. ブログ・レポート用に整った見た目を作るコツ
- 色は「目立たせたい情報に鮮やかな色、それ以外はグレー系」が基本
- フォントはやや大きめに（
fontsize=12~16） - 1つの図に多くの情報を詰めすぎない
tight_layout()で全体の配置を調整
plt.tight_layout()✅ 今回のまとめ
| テーマ | 内容 |
|---|---|
| デザイン調整 | タイトル・ラベル・線・凡例・マーカーなどを柔軟に設定 |
| 注釈の追加 | annotate() で矢印付きメモを表示可能 |
| 保存のコツ | savefig() で高解像度・余白カットが可能 |
少しの工夫で、グラフの説得力や見た目は大きく向上します。
論文、プレゼン、ブログ投稿など、さまざまな場面で使える基本テクニックとしてぜひ身につけましょう。
📝 練習問題
- 以下のデータを使って、赤の点線・丸マーカー付きの折れ線グラフを描き、凡例とタイトルを追加し、画像として保存してください（ファイル名：
"sales_chart.png"）。
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [50, 60, 55, 70, 65]- 最高値の点に「ピーク！」という注釈を矢印付きで表示してみてください。
これまでの内容
【Python初心者向け】matplotlibでグラフを描く基本｜折れ線・棒グラフの描き方
【Python可視化】散布図とカスタマイズの基本｜見やすいグラフを描くためのポイント
【Pythonグラフ作成】複数グラフを1つの画面に描く｜subplotの使い方をやさしく解説
【Pythonグラフ入門】ヒストグラムと箱ひげ図でデータの分布を可視化しよう
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