# ========================================= # 【実践】カスタムスタイル設定関数 # ========================================= import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def setup_matplotlib_style(): “””Matplotlibのカスタムスタイルを設定する関数””” # —– フォント設定 —– plt.rcParams[‘font.family’] = ‘sans-serif’ # フォントの種類 plt.rcParams[‘font.size’] = 12 # 基本フォントサイズ plt.rcParams[‘axes.titlesize’] = 16 # タイトルサイズ plt.rcParams[‘axes.titleweight’] = ‘bold’ # タイトルを太字 plt.rcParams[‘axes.labelsize’] = 14 # 軸ラベルサイズ # —– グリッド設定 —– plt.rcParams[‘axes.grid’] = True # グリッドを表示 plt.rcParams[‘grid.color’] = ‘gray’ # グリッドの色 plt.rcParams[‘grid.linestyle’] = ‘–‘ # グリッドを点線に plt.rcParams[‘grid.alpha’] = 0.3 # グリッドの透明度 # —– 線のスタイル —– plt.rcParams[‘lines.linewidth’] = 2 # 線の太さ plt.rcParams[‘lines.markersize’] = 8 # マーカーサイズ # —– 図のサイズ —– plt.rcParams[‘figure.figsize’] = (10, 6) # 図のサイズ plt.rcParams[‘figure.dpi’] = 100 # 画面表示の解像度 # —– 保存設定 —– plt.rcParams[‘savefig.dpi’] = 300 # 保存時の解像度 plt.rcParams[‘savefig.bbox’] = ‘tight’ # 余白を自動調整 # —– 枠線設定 —– plt.rcParams[‘axes.spines.top’] = False # 上の枠線を非表示 plt.rcParams[‘axes.spines.right’] = False # 右の枠線を非表示 print(“✓ カスタムスタイルを適用しました！”) # 関数を実行して設定を適用 setup_matplotlib_style() # テスト：グラフを作成 fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], marker=’o’) ax.set_title(‘カスタムスタイルのグラフ’) ax.set_xlabel(‘X軸’) ax.set_ylabel(‘Y軸’) plt.show()

# ========================================= # 【実践】企業カラーパレットの定義 # ========================================= import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class CorporateColors: “””企業カラーパレットを管理するクラス””” # —– メインカラー —– PRIMARY = ‘#0068B7’ # コーポレートブルー（メインの青） SECONDARY = ‘#009944’ # グリーン（サブカラー） ACCENT = ‘#F39800’ # オレンジ（アクセント） # —– 濃淡バリエーション —– LIGHT_BLUE = ‘#4DB8E8’ # 薄い青 DARK_BLUE = ‘#003D6B’ # 濃い青 LIGHT_GREEN = ‘#4DBB7A’ # 薄い緑 # —– ニュートラルカラー —– DARK_GRAY = ‘#333333’ # 濃いグレー（テキスト用） GRAY = ‘#666666’ # グレー LIGHT_GRAY = ‘#CCCCCC’ # 薄いグレー WHITE = ‘#FFFFFF’ # 白 # —– ステータスカラー —– SUCCESS = ‘#009944’ # 成功（緑） WARNING = ‘#F39800’ # 警告（オレンジ） DANGER = ‘#E60012’ # 危険・エラー（赤） INFO = ‘#0068B7’ # 情報（青） # —– カラーパレット（リスト形式） —– PALETTE = [PRIMARY, SECONDARY, ACCENT, LIGHT_BLUE, LIGHT_GREEN] # 使用例 colors = CorporateColors() # テスト：企業カラーで棒グラフを作成 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) categories = [‘商品A’, ‘商品B’, ‘商品C’, ‘商品D’, ‘商品E’] values = [30, 45, 20, 35, 25] ax.bar(categories, values, color=colors.PALETTE, edgecolor=’black’, linewidth=1.5) ax.set_title(‘企業カラーを使用したグラフ’, fontsize=16, fontweight=’bold’) ax.set_ylabel(‘売上（万円）’, fontsize=12) ax.grid(axis=’y’, alpha=0.3) plt.tight_layout() plt.show() print(“✓ 企業カラーでグラフを作成しました！”)

# ========================================= # 【実践】複数テーマの定義と切り替え # ========================================= import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class PlotThemes: “””グラフテーマを管理するクラス””” @staticmethod def apply_corporate_theme(): “””コーポレートテーマ（正式発表用）””” plt.style.use(‘seaborn-v0_8-whitegrid’) plt.rcParams.update({ ‘font.size’: 12, ‘axes.titlesize’: 16, ‘axes.titleweight’: ‘bold’, ‘axes.labelsize’: 14, ‘axes.prop_cycle’: plt.cycler(color=[ ‘#0068B7’, ‘#009944’, ‘#F39800’, ‘#E60012’, ‘#920783’ ]), ‘figure.facecolor’: ‘white’, ‘axes.facecolor’: ‘white’, ‘grid.alpha’: 0.3, ‘lines.linewidth’: 2.5 }) print(“✓ コーポレートテーマを適用しました”) @staticmethod def apply_presentation_theme(): “””プレゼンテーマ（ダーク背景）””” plt.style.use(‘dark_background’) plt.rcParams.update({ ‘font.size’: 14, ‘axes.titlesize’: 18, ‘axes.titleweight’: ‘bold’, ‘axes.labelsize’: 16, ‘axes.prop_cycle’: plt.cycler(color=[ ‘#4DB8E8’, ‘#4DBB7A’, ‘#FFB84D’, ‘#FF6B6B’, ‘#C792EA’ ]), ‘lines.linewidth’: 3, ‘grid.alpha’: 0.2 }) print(“✓ プレゼンテーマを適用しました”) @staticmethod def apply_minimalist_theme(): “””ミニマリストテーマ（論文向け）””” plt.style.use(‘default’) plt.rcParams.update({ ‘font.size’: 11, ‘axes.titlesize’: 14, ‘axes.labelsize’: 12, ‘axes.spines.top’: False, ‘axes.spines.right’: False, ‘axes.grid’: False, ‘axes.prop_cycle’: plt.cycler(color=[‘#000000’, ‘#666666’]), ‘lines.linewidth’: 1.5 }) print(“✓ ミニマリストテーマを適用しました”) # 使用例：コーポレートテーマを適用 PlotThemes.apply_corporate_theme() # テスト：複数の線を描画 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) for i in range(5): ax.plot([1, 2, 3, 4], [i+1, i+3, i+2, i+4], marker=’o’, label=f’データ{i+1}’) ax.set_title(‘コーポレートテーマのグラフ’) ax.set_xlabel(‘X軸’) ax.set_ylabel(‘Y軸’) ax.legend() plt.show()

# ========================================= # 【実践】売上推移グラフのテンプレート関数 # ========================================= import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np def plot_sales_trend(data, x_col, y_col, title=’売上推移’, target=None, figsize=(12, 6)): “”” 売上推移グラフを作成する関数 Parameters（パラメータ）: ———————– data : DataFrame データフレーム x_col : str X軸のカラム名（日付・月など） y_col : str Y軸のカラム名（売上など） title : str グラフタイトル target : float 目標値（オプション、指定すると赤い点線を表示） figsize : tuple 図のサイズ Returns（戻り値）: —————– fig, ax : matplotlib の Figure と Axes オブジェクト “”” # グラフの作成 fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize) # メインの折れ線グラフ ax.plot(data[x_col], data[y_col], marker=’o’, linewidth=3, markersize=10, color=’#0068B7′, label=’実績’) # 目標線（オプション） if target is not None: ax.axhline(y=target, color=’#E60012′, linestyle=’–‘, linewidth=2, label=’目標’) # スタイリング ax.set_title(title, fontsize=18, fontweight=’bold’, pad=20) ax.set_xlabel(x_col, fontsize=14) ax.set_ylabel(y_col, fontsize=14) ax.legend(fontsize=12) ax.grid(axis=’y’, alpha=0.3) # 値ラベルを追加 for x, y in zip(data[x_col], data[y_col]): ax.text(x, y, f'{y:,.0f}’, ha=’center’, va=’bottom’, fontsize=10) plt.tight_layout() return fig, ax # —– 使用例 —– # サンプルデータを作成 df_sales = pd.DataFrame({ ‘月’: [‘1月’, ‘2月’, ‘3月’, ‘4月’, ‘5月’, ‘6月’], ‘売上’: [100, 120, 115, 140, 135, 150] }) # 関数を呼び出すだけでグラフが完成！ fig, ax = plot_sales_trend( df_sales, x_col=’月’, y_col=’売上’, title=’2024年上半期 売上推移’, target=130 # 目標値 ) plt.show() print(“✓ テンプレート関数で売上推移グラフを作成しました！”)

# ========================================= # 【実践】Before/After比較グラフのテンプレート # ========================================= import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def plot_before_after(categories, before, after, title=’Before/After 比較’, figsize=(10, 6)): “”” Before/After比較グラフを作成する関数 Parameters: ———– categories : list カテゴリ名のリスト（例: [‘訪問者数’, ‘CV数’, ‘CVR’]） before : list Before の値のリスト after : list After の値のリスト title : str グラフタイトル figsize : tuple 図のサイズ “”” fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize) x = np.arange(len(categories)) # カテゴリの位置 width = 0.35 # 棒の幅 # Before の棒グラフ（赤系） bars1 = ax.bar(x – width/2, before, width, label=’Before’, color=’#E60012′, alpha=0.8) # After の棒グラフ（緑系） bars2 = ax.bar(x + width/2, after, width, label=’After’, color=’#009944′, alpha=0.8) # スタイリング ax.set_title(title, fontsize=18, fontweight=’bold’, pad=20) ax.set_ylabel(‘値’, fontsize=14) ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(categories, fontsize=12) ax.legend(fontsize=12) ax.grid(axis=’y’, alpha=0.3) # 値ラベルを追加 for bars in [bars1, bars2]: for bar in bars: height = bar.get_height() ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height, f'{height:,.0f}’, ha=’center’, va=’bottom’, fontsize=10) plt.tight_layout() return fig, ax # —– 使用例 —– categories = [‘訪問者数’, ‘CV数’, ‘CVR’] before = [10000, 50, 0.5] after = [15000, 120, 0.8] fig, ax = plot_before_after( categories, before, after, title=’広告施策 Before/After’ ) plt.show() print(“✓ Before/After比較グラフを作成しました！”)

# ========================================= # viz_templates.py（ファイルとして保存） # ========================================= “”” データ可視化テンプレートライブラリ 使い方: from viz_templates import PlotLib lib = PlotLib() fig, ax = lib.line_chart(df, ‘月’, ‘売上’) “”” import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np # ========== カラー定義 ========== class Colors: “””カラーパレット””” PRIMARY = ‘#0068B7’ SECONDARY = ‘#009944’ ACCENT = ‘#F39800’ DANGER = ‘#E60012’ SUCCESS = ‘#009944’ WARNING = ‘#F39800’ INFO = ‘#0068B7’ PALETTE = [PRIMARY, SECONDARY, ACCENT, DANGER, ‘#920783’] # ========== スタイル定義 ========== class Styles: “””スタイル設定””” @staticmethod def corporate(): “””コーポレートスタイルを適用””” plt.rcParams.update({ ‘font.size’: 12, ‘axes.titlesize’: 16, ‘axes.titleweight’: ‘bold’, ‘axes.labelsize’: 14, ‘axes.prop_cycle’: plt.cycler(color=Colors.PALETTE), ‘figure.figsize’: (10, 6), ‘grid.alpha’: 0.3, ‘lines.linewidth’: 2.5 }) print(“✓ コーポレートスタイルを適用”) # ========== プロットライブラリ ========== class PlotLib: “””グラフ作成ライブラリ””” def __init__(self, style=’corporate’): “””初期化（スタイルを適用）””” if style == ‘corporate’: Styles.corporate() self.colors = Colors() def line_chart(self, data, x, y, title=”, target=None, **kwargs): “””折れ線グラフを作成””” fig, ax = plt.subplots(figsize=kwargs.get(‘figsize’, (10, 6))) ax.plot(data[x], data[y], marker=’o’, linewidth=3, markersize=10, color=self.colors.PRIMARY) if target: ax.axhline(y=target, color=self.colors.DANGER, linestyle=’–‘, linewidth=2, label=’目標’) ax.set_title(title, fontsize=18, fontweight=’bold’) ax.set_xlabel(x, fontsize=14) ax.set_ylabel(y, fontsize=14) ax.grid(axis=’y’, alpha=0.3) return fig, ax def bar_chart(self, data, x, y, title=”, **kwargs): “””棒グラフを作成””” fig, ax = plt.subplots(figsize=kwargs.get(‘figsize’, (10, 6))) colors = kwargs.get(‘colors’, self.colors.PALETTE) ax.bar(data[x], data[y], color=colors, edgecolor=’black’, linewidth=1.5) ax.set_title(title, fontsize=18, fontweight=’bold’) ax.set_xlabel(x, fontsize=14) ax.set_ylabel(y, fontsize=14) ax.grid(axis=’y’, alpha=0.3) return fig, ax def comparison_chart(self, categories, before, after, title=”, **kwargs): “””Before/After比較グラフを作成””” fig, ax = plt.subplots(figsize=kwargs.get(‘figsize’, (10, 6))) x = np.arange(len(categories)) width = 0.35 ax.bar(x – width/2, before, width, label=’Before’, color=self.colors.DANGER, alpha=0.8) ax.bar(x + width/2, after, width, label=’After’, color=self.colors.SUCCESS, alpha=0.8) ax.set_title(title, fontsize=18, fontweight=’bold’) ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(categories) ax.legend() ax.grid(axis=’y’, alpha=0.3) return fig, ax def save(self, fig, filename, dpi=300): “””図を画像として保存””” fig.savefig(filename, dpi=dpi, bbox_inches=’tight’) print(f”✓ 保存しました: {filename}”)