Pythonでグラフを作成するための代表的な可視化ライブラリです。折れ線、棒、散布図など基本的な図表から、細かな表示調整まで柔軟に対応できます。Jupyter Notebookなどの対話環境と相性がよく、分析結果をその場で可視化しながら試行錯誤しやすい点が特徴でしょう。
実務では、見た目の自由度が高いぶん、軸ラベルや単位、期間の切り方を誤ると誤解を生みやすいです。図表ごとに目的と読み取りたい結論を先に決め、凡例、注釈、サンプル数などの前提情報を明記すると、データの解釈が揺れにくくなります。再現性を重視する場合は、データの抽出条件と前処理、図表生成コードをセットで管理し、Gitで変更履歴を追えるようにしておくと、レポートの差分が説明しやすくなります。
