動かない原因（結論）

これは Jupyter Notebook 専用の命令です。

• ❌ VS Code の「Run」

• ❌ コマンドプロンプト / PowerShell

• ❌ .py ファイルとして実行

では エラーになる or 無視されます。

環境別の正しい使い方

① VS Code / コマンドプロンプトで実行する場合

👉 1行目を削除するだけでOKです。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plta = 1.5
x = np.linspace(-1, 1)
y = a * x

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x", size=14)
plt.ylabel("y", size=14)
plt.grid()
plt.show()

✅ plt.show() があるので、別ウィンドウでグラフが表示されます。

② Jupyter Notebook（.ipynb）で実行する場合

この場合は 元のままでOK です。

• グラフが セルの下に埋め込み表示されます

よくある勘違いポイント

「plt.show() があるのに表示されない」

👉 ほぼ100％ %matplotlib inline を .py で使っているのが原因です。

ついでにワンポイント改善 💡

点の数を指定すると、よりきれいになります。

まとめ

もし

• VS Code で Jupyter を使っている

• エラー表示が出ている

などあれば、その画面そのまま教えてください。
一緒に原因をピンポイントで潰しましょう 😊

結論から言うと 👍
「.py にしているから動かない」わけではありません。
.py で 正しく実行できれば必ず動きます。

なので、原因は 別のところにあります。かなり典型的なので、順に切り分けましょう。

まず確認したい一番多い原因（9割これ）

❌「Run」だけ押している

VS Code で

• ▶（右上の Run）

• 右クリック → Run Python File

を押しても、グラフ用のウィンドウが一瞬で閉じる／出ないことがあります。

正解の実行方法（確実に表示される）

方法①：コマンドプロンプトから実行（最も確実）

1. VS Code でこのファイルを保存
   例：graph.py

2. コマンドプロンプトでそのフォルダへ移動

3. 実行

👉 これでグラフウィンドウが出なければ異常です。

それでも出ない場合のチェック項目

① matplotlib が入っていない

python -c "import matplotlib"


エラーが出たら👇

pip install matplotlib

② Python が複数入っている（超ありがち）

VS Code が使っている Python と
コマンドプロンプトの Python が 別物なケース。

VS Code で確認

• 左下の Python 3.x.x をクリック

• matplotlib を入れた Python を選択

③ 実は動いているが「すぐ閉じている」

.py 実行ではウィンドウがすぐ閉じることがあります。

対策（最後に1行追加）

最低限の「動作確認用」完全版コード

これを コピペで新規 .py にしてください👇

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-1, 1, 100)
y = 1.5 * xplt.plot(x, y)
plt.grid()
plt.show()

input("Enterキーで終了")

ここまでやっても動かない場合

次の どれか1つを教えてください（絞り込みます）👇

1️⃣ エラーメッセージ全文
2️⃣ VS Code で実行している方法（Run / Code Runner / ターミナル）
3️⃣ python --version の結果

ここまで来れば、原因は 100％特定できます。
一緒に潰しましょう 💪

よかった！コマンドプロンプト実行でOK 👍
では、その行を噛み砕いて説明しますね。

この行の意味

一言で言うと

👉 「−1 から 1 までを、等間隔に区切った数値の並び」を作っている
という意味です。

もう少し丁寧に分解

① np.linspace

linspace は
linear space（等間隔） の略です。

② -1, 1

• 開始値：-1

• 終了値：1

つまり
👉 −1 〜 1 の範囲

③ 点の数（省略されている）

実はこれ、3つ目の引数があります。

意味：
👉 −1 から 1 を 50 個の点に分割

でも今回は省略しているので…

👉 デフォルトで 50 個 作られます。

実際の中身を見てみると

結果（イメージ）：

👉 リストではなく NumPy の配列です。

なぜグラフに使うの？

この1行で

• x の各値に対して

• y = 1.5x を一気に計算

できるからです。

つまり：

• x：たくさんの点

• y：それに対応する値

• plt.plot(x, y)：線で結ぶ

📈 きれいな直線が描ける

よくある比較（超重要）

range との違い

❌ → -1, 0 だけ（整数・終点含まない）

⭕ → 小数を含む・終点を含む・等間隔

まとめ

✔ −1〜1 の範囲
✔ 等間隔
✔ 小数あり
✔ グラフ用の「点」を作る定番

次に進むなら

• np.arange との違い

• 点の数を変えるとどうなるか

ここ、グラフ理解の核心なので、続けても面白いですよ 😊

いいところに目が行きました 👀
これは表示の見た目だけを調整する指定です。

size=14 の意味

👉 文字の大きさ（フォントサイズ）を 14 にする
という意味です。

もう少し具体的に

• 単位は ポイント（pt）

• Word や Excel のフォントサイズと同じ感覚

省略するとどうなる？

👉 matplotlib の **デフォルトサイズ（小さめ）**になります。
グラフによっては読みにくいです。

よく使う応用例

タイトルにも使える

数値目盛り（ticks）の文字サイズ

まとめて指定したい場合（少し上級）

👉 全体の文字サイズを一括変更

まとめ

• size=14 = 文字を読みやすくするための指定

• 計算結果には 一切影響なし

• グラフを「人に見せる」ときに超重要

次に気になるとしたら
👉 plt.grid()
👉 plt.plot(x, y) の中身

どっち行きます？

いい質問です。Python では 二乗は専用の演算子があります 👍

二乗の演算子

👉 ** が べき乗（power）演算子
👉 2 を指定すると 二乗

例

NumPy 配列でも同じ

結果：

👉 for ループ不要で、全部一気に二乗されます。

グラフにすると

📈 放物線（U字カーブ）になります。

よくある間違い ❌

これは 二乗ではありません（ビット演算 XOR）
初心者が一番ハマる罠です。

まとめ

次は

• x**2 + 2*x + 1 を描く

• 一次関数と二次関数を同時に描く

どっちいきます？

これも超大事なところです 👍
**sin は「演算子」ではなく「関数」**として使います。

sin の書き方（基本）

👉 np.sin() が サイン（正弦）関数

重要ポイント①：角度は「ラジアン」

Python / NumPy の sin は 度数法ではなくラジアンです。

グラフの定番例（サインカーブ）

📈 きれいな sin 波が出ます。

度数法を使いたい場合

よく使う三角関数セット

よくある間違い ❌

※ グラフでは 必ず np.sin が正解です。

まとめ

• sin は ** のような演算子ではない

• np.sin(x) が正解

• 入力は ラジアン

• NumPy 配列にそのまま使える

次に行くなら
👉 cos と sin を同時に描く
👉 振幅（2*sin(x)）や位相（sin(x+π/4)）

どれいきます？