環境を整える
仮想環境の作成とライブラリのインストール手順をまとめています。Python のセットアップがまだの方はここから。
python3 -m venv .venvで仮想環境を準備pip install matplotlib numpyを実行- 必要に応じて
npm installでフロント資産を更新
まずはここから
グラフを生成
generate_graphs.py はすべての PNG を再生成するスクリプトです。差分を確認しながら、望んだ出力になっているかチェックしましょう。
python generate_graphs.pyで一括出力images/配下のファイル名はそのまま維持- 描画後は PNG の差分や見た目を確認
ドキュメントを閲覧
graph.md を編集後、HTML を再生成してブラウザで最終確認。各ページはスタイルガイドに沿って構成されています。
pandoc graph.md -s -c style.css -o graph.htmlindex.html/graph.htmlの見た目をブラウザで検証- 公開時は
images/と HTML を併せて配布
学習ガイドと課題
学習のヒント
コードを一気に実行するよりも、数行ずつ動かしながらグラフの変化を確かめると理解が深まります。ラベルや色、凡例を調整しつつ、自分のデータに合わせてカスタマイズしてみましょう。
すぐ参照したいリンク
手元の作業とあわせて、公式ドキュメントを開いておくと学習効率が上がります。
注釈付きサンプルスクリプト
Matplotlib が初めての方でも手順を追いやすいように、折れ線グラフを描く最小構成をステップごとに解説したサンプルを紹介します。
import numpy as np # 数値を扱う標準的なライブラリ（配列計算に便利）
import matplotlib.pyplot as plt # グラフ描画のために pyplot モジュールを読み込む
# 1. 描画したい x 座標を 0〜2π の範囲で 100 分割して用意
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
# 2. プロットしたい値（ここではサイン波）を x から計算
y = np.sin(x)
# 3. 折れ線グラフとしてプロットし、軸ラベルとタイトルを整える
plt.plot(x, y, color="steelblue", linewidth=2, label="sin(x)")
plt.xlabel("x") # 横軸ラベルを設定
plt.ylabel("sin(x)") # 縦軸ラベルを設定
plt.title("Basic Sine Wave") # グラフ全体のタイトル
plt.legend() # 凡例を表示
# 4. 最後に画面へ表示（Jupyter では不要な場合もあります）
plt.show()
順番に上から実行すれば同じグラフが表示されます。数行ずつ動かしながら、どの操作がグラフに反映されるかを確かめてみましょう。