PR：この記事にはアフィリエイトリンクが含まれます。
Pythonでデータ可視化の本を探し始めると、MatplotlibとSeabornのどちらから学ぶか迷いますよね。実務では、グラフを描くだけでなく、数値の差や動きを読み手に伝わる形へ整える力も求められます。
Matplotlibなら軸や色、凡例を細かく調整でき、Seabornなら分布やカテゴリ間の違いを少ないコードで示せます。
この記事では両方を学べる本を中心に、Jupyterでの作業や分析環境全体、生命科学の解析まで扱う4冊を紹介します。自分が扱うデータを思い浮かべると、本ごとの特色が見えやすくなります。
まず全体像
4冊すべてでMatplotlibを扱います。章立ての中心はそれぞれ異なり、Pythonの基礎、Jupyter、分析環境全体、生命科学の解析に分かれます。
| 書名 | 主な内容 | 向いている人 | 参考価格（税込） |
|---|---|---|---|
 Pythonプログラミング＆データサイエンスライブラリ活用入門 | Python基礎、Matplotlib、Seaborn | 基礎から広く学びたい人 | 3,300円 |
 改訂版 Pythonユーザのための Jupyter［実践］入門 | Jupyter、pandas、グラフ調整 | ノートブックで試したい人 | 3,608円 |
 Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版 | 分析環境全般と可視化 | 分析の知識を広く参照したい人 | 4,840円 |
 改訂 独習Pythonバイオ情報解析 | 生命科学の解析と作図 | バイオデータを扱う人 | 7,150円 |
価格は公式の希望小売価格・定価を目安にしています。実売価格は時期や販売店によって変わるため、購入時には最新の表示を確認してください。
基礎から広げる
『Pythonプログラミング＆データサイエンスライブラリ活用入門』は河西朝雄著、技術評論社刊です。352ページで、2025年7月発行。Pythonの基本文法からデータサイエンス系のライブラリまで学べます。
Matplotlibでは折れ線や棒をはじめ、積み上げ棒・レーダー・箱ひげ・3D表示を扱います。Seabornの例はヒートマップ・回帰プロット・カーネル密度推定です。幅広い図の型に触れられます。
例題と練習問題があり、サンプルコードもダウンロードできます。Pythonの基本文法と作図を一緒に学びたい初学者におすすめです。
ノートブックで学ぶ
Jupyter上で作図を試したい人には『改訂版 Pythonユーザのための Jupyter［実践］入門』がおすすめです。池内孝啓、片柳薫子、@drillerの共著で、2020年8月刊行の改訂版。全424ページです。
JupyterLabとGoogle Colaboratoryを扱い、pandas・Matplotlib・Seabornを取り上げます。Matplotlibでは折れ線・散布図・棒・ヒストグラム・箱ひげ図などを作成し、軸や目盛り・凡例・色・文字・スタイルの調整からファイル出力まで扱います。
Seabornの項目は関係・カテゴリ・分布・回帰の可視化に加え、ファセットやペアグリッドにも及びます。刊行は2020年8月。画面表示の違いがあっても、可視化の考え方や調整方法を学べる実用的な一冊です。
分析全体を俯瞰
『Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版』はJake VanderPlas著、菊池彰訳、オライリー・ジャパン刊です。2024年2月発行で、全576ページにわたります。
Jupyter・NumPy・pandas・Matplotlib・Seaborn・scikit-learnを扱い、可視化以外の分析環境も学べます。図表では線や散布図のほか、密度・等高線・凡例・カラーバー・サブプロット・目盛り・スタイルの調整を取り上げています。Seabornの例はヒストグラムやKDE、ペアプロット、カテゴリプロットなどです。
Pythonスクリプト・IPython・Jupyterでの表示と保存も扱います。作図をデータ分析の流れに結びつけたい人におすすめです。pandasの時系列データと自転車数の可視化例も載っています。
生命科学に近い
生命科学のデータを題材に学びたい人には『改訂 独習Pythonバイオ情報解析』がおすすめです。先進ゲノム解析研究推進プラットフォーム編、羊土社刊の446ページで、2025年1月発行。シングルセルやRNA-Seqなどの解析を扱います。
Matplotlibの図表例はヒストグラム・箱ひげ・散布図・線・棒・ヒートマップ・ベン図です。座標軸や凡例の調整、グラフの保存、複数図の配置も含まれます。
Seabornを使った作図も扱い、サンプルデータとコード見本をダウンロードできます。生命科学のデータを使ったPython解析を学ぶための一冊です。
結論
Pythonの文法からMatplotlibとSeabornまで学びたい初学者には『Pythonプログラミング＆データサイエンスライブラリ活用入門』がおすすめです。例題や練習問題に取り組みながら、グラフの種類もひと通り学べます。
Jupyterで作図や出力を試したい人には『改訂版 Pythonユーザのための Jupyter［実践］入門』を、分析環境を体系的に参照したい人には『Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版』をおすすめします。
生命科学の解析を目的にする人には『改訂 独習Pythonバイオ情報解析』が合います。仕事で扱うデータに近い題材を選ぶと、読んだ内容を実際のグラフに移しやすいですよ。
Amazon の PC をスコア化してみた
Amazonにある8〜14インチの小型WindowsタブレットやノートPCを、スペック別にスコア化して比較・ランキング。
