6. 複数グラフの描画（サブプロット）¶
Matplotlib では、1 つの(図)の中に複数のグラフ（プロット）を描画することができます。これを「サブプロット」と呼び、異なるデータセットを比較する際に非常に便利です。この章では、サブプロットを用いた複数グラフの描画方法について学びます。
6.1 サブプロットの基本¶
matplotlib.pyplot には subplot() や subplots() 関数が用意されており、簡単にサブプロットを作成することができます。
6.1.1 subplot() 関数¶
subplot() 関数は、図をグリッド状に分割して複数のプロットを配置します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# データ準備
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# サブプロット描画
plt.subplot(2, 1, 1) # 2行1列目のグリッドの1番目にサイン波をプロット
plt.plot(x, y1)
plt.title('Sine Wave')
plt.subplot(2, 1, 2) # 2行1列目のグリッドの2番目にコサイン波をプロット
plt.plot(x, y2)
plt.title('Cosine Wave')
plt.tight_layout()
plt.show()
6.1.2 subplots() 関数¶
subplots() 関数を使うと、グリッドを指定して一度にすべてのサブプロットを管理できます。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# データ準備
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# subplotsでサブプロット用の領域を用意
fig, ax = plt.subplots(2, 1)
# 各サブプロットにプロット
ax[0].plot(x, y1)
ax[0].set_title('Sine Wave')
ax[1].plot(x, y2)
ax[1].set_title('Cosine Wave')
plt.tight_layout()
plt.show()
6.2 サブプロットのカスタマイズ¶
サブプロットの形や間隔は簡単に調整することができます。
6.2.1 サブプロットのサイズ変更¶
subplots() 関数の引数として figsize を指定することで、図全体の大きさを指定できます。
6.2.2 サブプロット間のスペース調整¶
plt.tight_layout() のほかに、subplots_adjust() 関数を使って、サブプロット同士の距離を細かく調整できます。
6.3 複数のグラフを視覚的に整理する¶
サブプロットを利用して、異なるデータセットを一つの視点でまとめることができるため、複雑なデータセットを分かりやすく表示する効果的な手段となります。
6.3.1 具体的な例¶
以下に、異なる種類のデータを一つの図にまとめて表示する例を示します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# データ準備
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
# サブプロット描画
fig, ax = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 10))
ax[0].plot(x, y1)
ax[0].set_title('Sine Wave')
ax[1].plot(x, y2)
ax[1].set_title('Cosine Wave')
ax[2].plot(x, y3)
ax[2].set_ylim(-10, 10) # タンジェントのプロット範囲制限
ax[2].set_title('Tangent Wave')
plt.tight_layout()
plt.show()
これで、複数のグラフを描画するための基本的な方法を理解しました。サブプロットを用いることで、データの理解を効果的に深めることができるでしょう。生徒の皆さんもこれらの方法を自分のデータに応用してみてくださいね。