Pythonでリアルタイムにグラフを描画する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

Pythonでリアルタイムにグラフを描画する方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

目次

1. matplotlibライブラリとは
2. matplotlibライブラリを利用してリアルタイムにグラフを描画する方法
3. 実際に書いてみよう
4. まとめ

 

matplotlibライブラリとは

matplotlibとは、Pythonでグラフ描画用として最も多く使用されているライブラリです。NumPyなどで用意したデータを渡すことで棒グラフや折れ線グラフなど、様々な種類のグラフを描画することができます。

例えば波形(sin波)を描画するプログラムは以下のようになります。なお、実行はJupyter Notebookで行っています。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

%matplotlib inline

# 描画領域を取得
fig, ax = plt.subplots(1, 1)

# y軸方向の描画幅を指定
ax.set_ylim((-1.1, 1.1))

# x軸:時刻
x = np.arange(0, 100, 0.5)

Hz = 5.

# sin波を取得
y = np.sin(2.0 * np.pi * (x * Hz) / 100)

# グラフを描画する
ax.plot(x, y, color='blue')
plt.show()

実行結果は以下のとおりです。

グラフを描画しているのは以下の部分です。

ax.plot(x, y, color='blue')
plt.show()

matplotlibについて、詳しくは公式サイトも参考にしてください。

matplotlib公式サイト

[PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中

matplotlibライブラリを利用してリアルタイムにグラフを描画する方法

plt.show()関数の代わりにplt.pause()関数を使用することでリアルタイムに描画を行うことができます。

実際に書いてみよう

今回のサンプルプログラムでは、上記のプログラムを変更し、徐々に周波数を上げていく様子をリアルタイムで確認してみます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# %matplotlib inline 表示だとアニメーションしない
%matplotlib

# 描画領域を取得
fig, ax = plt.subplots(1, 1)

# y軸方向の描画幅を指定
ax.set_ylim((-1.1, 1.1))

# x軸:時刻
x = np.arange(0, 100, 0.5)

# 周波数を高くしていく
for Hz in np.arange(0.1, 10.1, 0.01):
  # sin波を取得
  y = np.sin(2.0 * np.pi * (x * Hz) / 100)
  # グラフを描画する
  line, = ax.plot(x, y, color='blue')
  # 次の描画まで0.01秒待つ
  plt.pause(0.01)
  # グラフをクリア
  line.remove()

実行結果は以下のとおりです。

まとめ

今回の記事ではPythonでリアルタイムにグラフを描画する方法を学習しました。

監修してくれたメンター

太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア。 普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。 開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント。 地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

 

 

TechAcademyでは、初心者でも、Pythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できる、オンラインブートキャンプを開催しています。

また、現役エンジニアから学べる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。