【Python】Matplotlibで円グラフを作成し開始位置や並び順を調整する

2026年1月12日

概要

Matplotlibを使って円グラフ（パイチャート）を描画するレシピです。

デフォルトの円グラフは見づらいことが多いですが、データの並び順を時計回りにしたり、開始位置を12時の方向に合わせたり、配色を指定したりすることで、プレゼンテーションに適した整ったグラフを作成する方法を解説します。

仕様（入出力）

入力: 各項目の数値データ、ラベル、色指定などのスタイル設定
出力: 調整された円グラフの描画
要件: matplotlib ライブラリがインストールされていること

基本の使い方

import matplotlib.pyplot as plt

# データ定義
labels = ['Product A', 'Product B', 'Product C']
values = [50, 30, 20]

fig, ax = plt.subplots()

# 最小限の円グラフ
ax.pie(values, labels=labels)

# アスペクト比を保持して真円にする（重要）
ax.axis('equal') 

plt.show()

コード全文

入力コードの意図を汲み、時計回り（counterclock=False）かつ12時開始（startangle=90）に設定し、視認性の良い色を指定した完全なコードです。

import matplotlib.pyplot as plt

def main():
    # 1. データの準備（例：ブラウザの市場シェア）
    browsers = ["Chrome", "Edge", "Firefox", "Safari", "Others"]
    shares = [45, 25, 15, 10, 5]
    
    # 配色の定義（Hexコードや色名）
    # リストの順序通りに各パイに割り当てられます
    colors = ['#4285F4', '#0078D7', '#FF7139', '#000000', '#999999']

    # 2. 描画領域の作成
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))

    # 3. 円グラフの描画設定
    ax.pie(
        x=shares,               # 数値データ
        labels=browsers,        # ラベル
        colors=colors,          # 色のリスト
        counterclock=False,     # 時計回り（False）にする
        startangle=90,          # 開始位置を90度（12時の方向）にする
        autopct='%1.1f%%',      # 割合を%表示（小数点1桁まで）
        wedgeprops={'edgecolor': 'white'} # 境界線を白くして区切りを明確に
    )

    # 4. スタイル調整
    ax.set_title("Browser Market Share")
    
    # グラフを楕円ではなく真円として表示する設定
    ax.axis("equal")

    # 5. 表示
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    main()

カスタムポイント

ax.pie() メソッドで使用できる主要なパラメータの説明です。これらを調整することで、グラフの回転や色を自由に制御できます。

パラメータ名	説明	設定例
x	グラフにする数値データのリスト（配列）。合計が100でなくても自動で正規化されます。	`[40, 30, 20, 10]`
labels	各データの名称（ラベル）のリスト。	`['A', 'B', 'C']`
colors	各領域の色を指定するリスト。Noneの場合、デフォルト色がループします。	`['red', 'blue']`
counterclock	データを配置する方向。`True`で反時計回り、`False`で時計回り。	`False` (一般的)
startangle	データの開始角度（度数法）。0度は3時の方向（右）。90度は12時の方向（上）。	`90`

counterclock=False と startangle=90 の組み合わせ:ビジネス資料などでよく見られる「12時から始まって時計回りに大きい順」のレイアウトを作るための定番設定です。
autopct:’%1.1f%%’ のように指定すると、計算済みのパーセンテージをグラフ内に文字として埋め込むことができます。

注意点

楕円になってしまう問題plt.subplots() のサイズ指定やウィンドウサイズによっては、デフォルトだと円が潰れて楕円に見えることがあります。必ず ax.axis(“equal”) を呼び出して、アスペクト比を均等にしてください。
ラベルの重なりデータに非常に小さな値が含まれている場合、ラベルやパーセンテージの文字が重なって読めなくなることがあります。その場合は、小さいデータを「その他」にまとめるか、凡例（ax.legend()）の使用を検討します。
色の数データの要素数より colors リストの要素数が少ない場合、色がループ（繰り返し）します。要素数と同じ数の色を用意するのが確実です。

バリエーション（任意）

ドーナツグラフ

wedgeprops 引数を使って中心に穴を開けることで、モダンなドーナツグラフを作成できます。

import matplotlib.pyplot as plt

def create_donut_chart():
    labels = ["A", "B", "C", "D"]
    sizes = [30, 25, 25, 20]
    
    fig, ax = plt.subplots()

    # wedgeprops で幅を指定し、中央を空洞にする
    ax.pie(
        sizes, 
        labels=labels, 
        startangle=90, 
        counterclock=False,
        wedgeprops={'width': 0.4, 'edgecolor': 'white'} # 幅0.4のリング状にする
    )

    # 中央にテキストを追加することも可能
    ax.text(0, 0, 'Total\n100', ha='center', va='center', fontsize=12)

    ax.axis('equal')
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    create_donut_chart()