matplotlibのSubplots使って複数のグラフをプロット(描画)する方法

2023.01.18 2022.08.10

今回は、matplotlibのサブプロットを作成する方法を学びます。

実際には、変数を可視化するために複数のプロットが必要になることがよくありますが、そのようなときにサブプロットが登場します。

matplotlib のサブプロットメソッドは、1つの図に複数のプロットを作成するために提供される便利な関数です。

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matplotlib を使って基本的なプロットを作成する
matplotlib のサブプロットを作成する
まとめ

matplotlib を使って基本的なプロットを作成する

matplotlib でプロットを作成するのは簡単な作業で、いくつかの入力パラメータと一緒に 1 行のコードで実現できます。

以下のコードは、1つの図形で簡単なプロットを行う方法を示しています。

#Importing required libraries 

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
 
#Create data

data = np.arange(1,5,1)
 
#Plotting the data:
plt.plot(data)

#Importing required libraries

import matplotlib.pyplot as plt
 
# Creates fig and ax from subplots().

fig , ax = plt.subplots(nrows = 2, ncols = 2)

plt.plot() は、入力データの折れ線グラフを表示します。

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matplotlib のサブプロットを作成する

さて、データを説明するために複数のプロットを用意する必要がある状況を考えてみましょう。

例えば、気温と降水量を変数とするデータセットがあり、そのデータを視覚化する必要があるとします。

思いつくのは、両方の変数を1つのプロットにすることですが、温度（ケルビン）の測定尺度は降雨量（mm）のそれとは異なります。

ここでは、視覚的に解釈するために、両者を別々のプロットにする必要があります。

matplotlib の subplot は、複数のプロットを作成するために必要なもので、これからこれを詳しく調べます。

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1. subplots() メソッドの使用法

matplotlib.subplots` を使用するためのいくつかの視点を持ってみましょう。

matplotlib subplots() メソッドは、いくつかの行といくつかの列を入力引数として必要とし、figure オブジェクトと axes オブジェクトを返します。

各軸オブジェクトは単純なインデックスを使用してアクセスすることができます。

そして、プロットするために必要な軸を選択した後は、上記のコードで行ったように、プロットのための手順は通常のコースに従います。

それでは、格子状に並んだ4つのサブプロットを作成してみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.datasets import load_iris
 
#Loading Dataset

data = load_iris()

df = data.data
 
fig , ax = plt.subplots(nrows = 2, ncols = 2, figsize=(8,6))
 
#Plotting on the 1st axes

ax[0][0].scatter(df[:,0],df[:,1] , color = 'black')
 
#Plotting on the last axes

ax[1][1].scatter(df[:,1],df[:,2] , color = 'red')

#Import required libraries

import matplotlib.pyplot as plt
 
#Plotting

fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex=True, sharey=True)

for i in range(0,2):

    for j in range(0,3):

        ax[i][j].text(0.5, 0.5, str((i,j)),fontsize=18, ha='center')

2. サブプロットへのアクセス

個々の軸へのアクセスは非常に簡単です。

最初のサブプロットと最後のサブプロットでプロットしてみましょう。

#Importing libraries

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.datasets import load_iris
 
#Loading Data to plot

data = load_iris()

df = data.data
 
#Create a figure object

fig = plt.figure(figsize=(8,8))
 
#Adding one subplot to the figure

ax_1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) #selecting 1st out of 4 subplots 

ax_1.scatter(df[:,0],df[:,1] , color = 'black')
 
#Adding one more subplot

ax_2 = fig.add_subplot(2,2,4)

ax_2.scatter(df[:,0],df[:,1] , color = 'red')