matplotlibの使い方と日本語文字化け対策｜OS別・Colab・3.12対応

matplotlib（マットプロットリブ）とは、Pythonで折れ線グラフや棒グラフなどを描いて、画像やPDFに保存できるグラフ描画ライブラリです。pip install matplotlib で入り、import matplotlib.pyplot as plt から使います。日本語が「□」（豆腐と呼ばれる四角）になるのは、既定のフォント（DejaVu Sans）に日本語の文字が入っていないためで、日本語フォントを指定すれば解決します。

この記事では、まず6種類の基本グラフと保存（savefig）のコピペ用コードを、出力ファイルのサイズつきで紹介します。後半では、日本語が□になる症状を再現して実際の警告文を掲載し、Windows・macOS・Linux・Google Colab 別の設定コード一覧、フォントの有無を調べるコード、キャッシュの扱い、そして japanize-matplotlib が Python 3.12 以降で import できない理由（distutils の削除）と代替手段を、すべて実行して確かめた結果つきで解説します。

検証環境：Ubuntu 24.04、Python 3.14.7（japanize-matplotlib の確認は Python 3.12.3）、matplotlib 3.11.2（2026年9月リリース、Python 3.11 以上が必要）。Windows・macOS・Colab の画面は実行していないため、各OSの記述は公式情報と一般的なフォント名に基づきます。

matplotlibの使い方・文字化け対策の早見表

matplotlibの基本：6種類のグラフと保存

準備

pip install matplotlib numpy

グラフは「Figure（図全体）」と「Axes（1つのグラフ領域）」の2つで考えるとわかりやすくなります。fig, ax = plt.subplots() で両方を作り、ax.plot() のように Axes に描いて、fig.savefig() で Figure を保存します。

6種類をまとめて描くコード

日本語の設定は後半で扱うため、ここではラベルを英語にしています。

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")            # 画面のない環境でも画像を保存できる設定
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

print("matplotlib", matplotlib.__version__)

# 1. 折れ線グラフ
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun"]
orders = [120, 135, 128, 160, 172, 190]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
ax.plot(months, orders, marker="o", label="orders")
ax.set_title("Monthly orders")
ax.set_xlabel("month")
ax.set_ylabel("count")
ax.grid(True, alpha=0.3)
ax.legend()
fig.savefig("out/line.png", dpi=150, bbox_inches="tight")
plt.close(fig)

# 2. 棒グラフ
items = ["notebook", "pen", "folder", "tape"]
stock = [42, 75, 18, 30]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
bars = ax.bar(items, stock, color="tab:blue")
ax.bar_label(bars)
ax.set_title("Stock by item")
fig.savefig("out/bar.png", dpi=150, bbox_inches="tight")
plt.close(fig)

# 3. 散布図
rng = np.random.default_rng(0)
x = rng.uniform(0, 10, 50)
y = 2 * x + rng.normal(0, 2, 50)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
ax.scatter(x, y, alpha=0.7)
ax.set_title("Scatter")
fig.savefig("out/scatter.png", dpi=150, bbox_inches="tight")
plt.close(fig)

# 4. ヒストグラム
scores = rng.normal(60, 12, 500)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
counts, edges, _ = ax.hist(scores, bins=20, edgecolor="white")
ax.set_title("Histogram")
fig.savefig("out/hist.png", dpi=150, bbox_inches="tight")
plt.close(fig)
print("bins:", len(counts), "total:", int(counts.sum()))

# 5. 円グラフ
share = [45, 30, 15, 10]
labels = ["A", "B", "C", "D"]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5))
ax.pie(share, labels=labels, autopct="%1.1f%%", startangle=90, counterclock=False)
ax.set_title("Share")
fig.savefig("out/pie.png", dpi=150, bbox_inches="tight")
plt.close(fig)

# 6. 複数グラフ（2行2列）
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 7), layout="constrained")
axes[0, 0].plot(months, orders, marker="o"); axes[0, 0].set_title("line")
axes[0, 1].bar(items, stock);                axes[0, 1].set_title("bar")
axes[1, 0].scatter(x, y, s=10);              axes[1, 0].set_title("scatter")
axes[1, 1].hist(scores, bins=20);            axes[1, 1].set_title("hist")
fig.suptitle("Dashboard")
fig.savefig("out/subplots.png", dpi=150)
fig.savefig("out/subplots.pdf")
fig.savefig("out/subplots.svg")
plt.close(fig)

実行結果（mkdir out してから実行。Python 3.14.7 / matplotlib 3.11.2）:

matplotlib 3.11.2
bins: 20 total: 500

出力されたファイル（Pillow でサイズを確認）:

各グラフのポイントです。

layout="constrained" を付けると、タイトルや軸ラベルが重ならないよう自動で余白が調整されます。matplotlib.use("Agg") は、サーバーやスクリプトで画像保存だけ行う場合の設定です。Jupyter や Colab ではこの行は不要で、plt.show() で画面に表示できます。

savefigの dpi と bbox_inches の違い

figsize=(6, 4) の同じ図を、保存の引数だけ変えて比べました。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
ax.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9]); ax.set_title("bbox test")
fig.savefig("out/default.png")
fig.savefig("out/dpi150.png", dpi=150)
fig.savefig("out/dpi150_tight.png", dpi=150, bbox_inches="tight")
fig.savefig("out/dpi150_tight_pad.png", dpi=150, bbox_inches="tight", pad_inches=0.3)
fig.savefig("out/transparent.png", dpi=150, transparent=True)

資料用なら dpi=150〜300、bbox_inches="tight" が定番です。ラベルが画像の外にはみ出して切れるときも、bbox_inches="tight" で収まります。拡張子を .pdf・.svg にすればベクター形式で保存されます。

日本語が□になる症状を再現する

フォント未設定で日本語を書くと

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt

print(plt.rcParams["font.family"], plt.rcParams["font.sans-serif"][:2])
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [3, 1, 2])
ax.set_title("月別の注文数")
fig.savefig("out/tofu.png")

実行結果（Linux、日本語フォントの指定なし）:

['sans-serif'] ['DejaVu Sans', 'Bitstream Vera Sans']
j1_tofu.py:9: UserWarning: Glyph 26376 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6708}) missing from font(s) DejaVu Sans.
  fig.savefig("out/tofu.png")
j1_tofu.py:9: UserWarning: Glyph 21029 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5225}) missing from font(s) DejaVu Sans.
  fig.savefig("out/tofu.png")
j1_tofu.py:9: UserWarning: Glyph 12398 (\N{HIRAGANA LETTER NO}) missing from font(s) DejaVu Sans.
  fig.savefig("out/tofu.png")
（「注」「文」「数」についても同じ警告が続く）

警告は「Glyph（字形）が DejaVu Sans に無い」という意味です。26376 は「月」の文字コード（U+6708）で、「月」「別」「の」…と1文字ずつ警告が出ます。画像では、その文字の位置が□になります。missing from font(s) DejaVu Sans と出たら、日本語フォントが設定されていない合図です。

文字化けの原因の整理

OS別：日本語フォントの設定コード一覧

設定の早見表

どの環境でも、axes.unicode_minus = False も一緒に設定しておくと、負の数のマイナスが□になるのを防げます。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["font.family"] = "Yu Gothic"   # macOS は "Hiragino Sans"、Linux は "Noto Sans CJK JP"
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

Windows・macOS の行は本記事の検証環境（Linux）では実行していません。フォント名がPCによって異なる場合があるため、次の章の「フォントの有無を調べるコード」で名前を確認してから設定するのが確実です。

複数のOSで同じコードを使う（候補リスト方式）

font.family にはリストも指定でき、見つかったフォントが使われます。Linux で動かすと日本語は正しく Noto Sans CJK JP で描かれ、Glyph 警告は出ませんでした。

plt.rcParams["font.family"] = ["Yu Gothic", "Hiragino Sans", "Noto Sans CJK JP", "sans-serif"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

ただし実行すると、存在しないフォント名のたびにメッセージが出ます（1枚の図で、各フォント名につき276行出ました）。

findfont: Font family 'Yu Gothic' not found.
findfont: Font family 'Hiragino Sans' not found.
（同じ2行が繰り返される）

ログが気になる場合は、インストール済みのフォントから1つ選んで設定する関数を使うとすっきりします。

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

def use_japanese_font():
    """OSにある日本語フォントを1つ選んで設定し、その名前を返す"""
    candidates = [
        "Yu Gothic", "Meiryo", "BIZ UDGothic",   # Windows
        "Hiragino Sans", "Hiragino Maru Gothic Pro",  # macOS
        "Noto Sans CJK JP", "Noto Sans JP", "IPAexGothic", "IPAGothic",  # Linux / Colab
    ]
    installed = {f.name for f in font_manager.fontManager.ttflist}
    for name in candidates:
        if name in installed:
            plt.rcParams["font.family"] = name
            plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
            return name
    raise RuntimeError("日本語フォントが見つかりません。フォントをインストールしてください。")

print("使用フォント:", use_japanese_font())
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(["ノート", "ペン", "ファイル"], [42, 75, 18])
ax.set_title("備品の在庫数")
fig.savefig("out/ja_auto.png", dpi=150, bbox_inches="tight")
print("saved")

実行結果（Linux）:

使用フォント: Noto Sans CJK JP
saved

警告なしで、日本語のタイトルと項目名が描かれた画像が保存されました。この関数をファイル先頭に置けば、Windows・macOS・Linux のどれでも、そのOSにあるフォントが選ばれます。

Linux：フォントを入れて使う

sudo apt install fonts-noto-cjk   # Ubuntu / Debian

Ubuntu では /usr/share/fonts/opentype/noto/NotoSansCJK-Regular.ttc に入り、フォント名は Noto Sans CJK JP で使えます。入れたのに反映されないときは、後述のキャッシュ削除か addfont を使います。

Google Colab：2つの方法

Colab は Python 3.12 以降で動いているため、japanize-matplotlib はそのままでは import できません（後述）。次のどちらかを使います（Colab の画面での実行は未確認のため、最新の手順は各公式ドキュメントで確認してください）。

# 方法1：matplotlib-fontja（フォント同梱、import するだけ）
!pip install matplotlib-fontja
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib_fontja

# 方法2：OSにフォントを入れて addfont で登録
!apt-get -y install fonts-noto-cjk
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

path = "/usr/share/fonts/opentype/noto/NotoSansCJK-Regular.ttc"
font_manager.fontManager.addfont(path)
plt.rcParams["font.family"] = font_manager.FontProperties(fname=path).get_name()
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

方法2の addfont と get_name() は Linux で実行し、Noto Sans CJK JP という名前が得られることを確認しました。addfont はキャッシュを作り直さずに、その場でフォントを登録できるのが利点です。

フォントの有無を調べるコードとキャッシュ削除

使えるフォントを一覧する

import matplotlib
from matplotlib import font_manager

# 日本語フォントの候補（OSごとの代表的な名前）
candidates = ["Yu Gothic", "Meiryo", "Hiragino Sans", "Noto Sans CJK JP",
              "IPAexGothic", "IPAGothic"]
installed = {f.name for f in font_manager.fontManager.ttflist}
for name in candidates:
    print(f"{name:18} {'あり' if name in installed else 'なし'}")

# 名前に CJK / Gothic / ゴシック を含むフォントを一覧表示
hits = sorted({f.name for f in font_manager.fontManager.ttflist
               if any(k in f.name for k in ("CJK", "Gothic", "ゴシック", "Hiragino", "Meiryo"))})
print(hits)

# 実際に使われるフォントファイルを確認
print(font_manager.findfont("Noto Sans CJK JP"))
print("cache:", matplotlib.get_cachedir())

実行結果（Linux、一覧は先頭のみ抜粋）:

Yu Gothic          なし
Meiryo             なし
Hiragino Sans      なし
Noto Sans CJK JP   あり
IPAexGothic        なし
IPAGothic          あり
['IPAGothic', 'IPAPGothic', 'Noto Sans CJK HK', 'Noto Sans CJK HK Black', ...（以下 Noto の各ウェイト・言語が続く）]
/usr/share/fonts/opentype/noto/NotoSansCJK-Regular.ttc
cache: /root/.cache/matplotlib

font.family に書く名前は、この ttflist に出てくる名前（f.name）と完全に一致させます。ファイル名（NotoSansCJK-Regular.ttc）や日本語の表示名とは違う場合があるので、ここで確かめるのが確実です。

キャッシュの場所と削除

matplotlib は初回の import 時にフォント一覧を調べ、キャッシュフォルダに fontlist-v○○○.json として保存します。フォントを後から入れても、このファイルが古いままだと一覧に出てきません。

検証環境で、空のキャッシュフォルダ（環境変数 MPLCONFIGDIR で指定）を使って import すると、fontlist-v3.11.0.json が新しく作られることを確認しました。削除したあとは Python（Jupyter ならカーネル）を再起動してから import し直すと、フォント一覧が作り直されます。

japanize-matplotlibがPython 3.12以降で動かない件

実際のエラー

japanize-matplotlib は、import するだけで日本語フォント（IPAexゴシック）を設定してくれる便利なライブラリです。PyPI の最新版は 1.1.3（2020年10月公開）で、Python 3.12 環境に入れて import すると次のエラーになりました。

  File ".../site-packages/japanize_matplotlib/japanize_matplotlib.py", line 5, in <module>
    from distutils.version import LooseVersion
ModuleNotFoundError: No module named 'distutils'

原因は、Python 3.12 で標準ライブラリから distutils が削除されたことです（PEP 632）。japanize-matplotlib の中でバージョン比較に distutils を使っているため、import の時点で止まります。

代替手段の比較

matplotlib-fontja で実行した結果です。

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib_fontja

print(plt.rcParams["font.family"])
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("月別の注文数")
fig.savefig("out/fontja.png")
print("saved")

['IPAexGothic']
saved

Glyph 警告は出ず、日本語のタイトルが描かれました。japanize-matplotlib の import japanize_matplotlib を import matplotlib_fontja に置き換えるだけで、既存のコードを移行できます。

よくある詰まりと直し方

pandas の DataFrame から直接グラフを描く方法（df.plot()）は、pandas の逆引き記事で扱っています。

よくある質問

Q. plt.plot() と ax.plot() はどちらを使えばよいですか？ A. 1枚だけ手早く描くなら plt.plot()、複数のグラフや細かい調整をするなら ax.plot() が向いています。この記事のように最初から fig, ax = plt.subplots() で書いておくと、グラフが増えても同じ書き方で続けられます。

Q. 毎回フォントを設定するのが手間です。 A. matplotlibrc（設定ファイル）に font.family: Noto Sans CJK JP のように書くと、毎回の設定が不要になります。場所は python -c "import matplotlib; print(matplotlib.matplotlib_fname())" で確認できます。チームで共有するコードなら、この記事の use_japanese_font() 関数を共通モジュールに置く方法もわかりやすいです。

Q. 太字（fontweight="bold"）にすると日本語が細いままです。 A. 指定したフォントに太字のウェイトが無いと、通常の太さで描かれます。Noto Sans CJK JP のようにウェイトがそろったフォントを選ぶと、太字も反映されます。

Q. matplotlib はどのバージョンを使えばよいですか？ A. 2026年10月時点の最新は 3.11.2 で、Python 3.11 以上が必要です。この記事のコードは 3.11.2 で動作を確認しています。

まとめ

• グラフは fig, ax = plt.subplots() → ax.plot() など → fig.savefig() の流れで書く
• 保存は dpi=150〜300＋bbox_inches="tight" が定番。ピクセル数はインチ×dpi
• 日本語の□は 既定フォント DejaVu Sans に日本語が無いため。missing from font(s) 警告が合図
• Windows は Yu Gothic / Meiryo、macOS は Hiragino Sans、Linux は Noto Sans CJK JP
• 名前は font_manager.fontManager.ttflist で確認、反映されないときはキャッシュ削除か addfont
• japanize-matplotlib は Python 3.12 の distutils 削除で import 不可。matplotlib-fontja への置き換えが手軽
• axes.unicode_minus = False でマイナス記号の□も防げる

株式会社RJCでは、データを見やすく伝えるグラフ作りの工夫を仲間と学び合っています。こうした知識を共有しながら、日々技術を磨いています。

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