科学の箱

科学・IT・登山の話題

Python

複数のグラフを表示する方法

投稿日:

ここでは以下を説明する。

  • 複数のグラフを表示する2つの方法
  • サブプロットのグラフを整形

複数のグラフを表示する

複数のグラフを表示するためには二通りの方法がある。

  1. subplots()を使ってあらかじめエリアを作成
  2. subplot()でグラフを追加
  3. サブプロットのグラフを整形-subplot()

subplots()を使ってあらかじめエリアを作成

matplotlib.pyplot.subplots — Matplotlib 3.1.1 documentation

matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None,
  • nrows, ncolsにグリッドの行数、列数を指定する。例えばnrow2=2, ncols=2ならグリッド数は2×2で4になる。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x = np.linspace(0, 10, 100)

fig, ax = plt.subplots(2)
ax[0].plot(x, np.sin(x))
ax[1].plot(x, np.cos(x))

 

subplot()でグラフを追加

subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)
  • nrows, ncols, indexにそれぞれ、サブプロットの場所を示す、行、列、インデックスを指定する。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x = np.linspace(0, 10, 100)

fig = plt.figure()
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(x, np.cos(x))

 

サブプロットのグラフを整形

サブプロットのグラフを整形-subplots()

subplots()でグラフ描画エリアを作成し、サブププロットにグラフを描画することはできた。このグラフを整形する手順を下記に示す。

この手順はsubplotsで戻されたaxes.Axesを利用する。

axes.Axes — Matplotlib 3.1.1 documentation

グラフの整形はタイトル、ラベル等はAxis Labels, title, and legend

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x = np.linspace(0, 10, 100)

fig, ax = plt.subplots(2)
ax[0].plot(x, np.sin(x))
ax[0].set_title("Sin(X)")
ax[0].set_xlabel("Subplot 1 - x")
ax[0].set_ylabel("Subplot 1 - y")


ax[1].plot(x, np.cos(x))
ax[1].set_title("Cos(X)")
ax[1].set_xlabel("Subplot 2 - x")
ax[1].set_ylabel("Subplot 2 - y")

さて上記のグラフでは2つ目のグラフのタイトルが一つ目のグラフのx軸ラベルとオーバーラップしている。そのためx軸ラベルは表示されていない。このような場合にはpyplot.tight_layoutを使う。

Tight Layout guide — Matplotlib 3.1.1 documentation

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x = np.linspace(0, 10, 100)

fig, ax = plt.subplots(2)
ax[0].plot(x, np.sin(x))
ax[0].set_title("Sin(X)")
ax[0].set_xlabel("Subplot 1 - x")
ax[0].set_ylabel("Subplot 1 - y")


ax[1].plot(x, np.cos(x))
ax[1].set_title("Cos(X)")
ax[1].set_xlabel("Subplot 2 - x")
ax[1].set_ylabel("Subplot 2 - y")

# こちらを追加
plt.tight_layout()

 

サブプロットのグラフを整形-subplot()

subplot()の場合にはサブプロットを選択後にpyplotを利用してグラフを整形する。オーバーラップは発生するのでpyplot.tight_layout()は必ずよびだす。

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x = np.linspace(0, 10, 100)

fig = plt.figure()
plt.subplot(2,1,1)
plt.title("Sin(X)")
plt.xlabel("Subplot 1 - x")
plt.ylabel("Subplot 1 - y")
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.tight_layout()

plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(x, np.cos(x))
plt.title("Cos(X)")
plt.xlabel("Subplot 2 - x")
plt.ylabel("Subplot 2 - y")
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.tight_layout()

 

 

メタ情報

inarticle



メタ情報

inarticle



-Python
-

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

automated the boring – day8

https://automatetheboringstuff.com/chapter15/ さてプログラムを実行しているときに案外出てくる要件が時間計測。 例えばアルゴリズム間でパフォーマンスを比較す …

no image

pandaの基本中の基本操作

numpyとpandaのインポート import numpy as np import pandas as pd 前準備 labels = [‘a’, ‘b’, ‘c’] mydata = [10,2 …

no image

pythonで仮想環境を利用する

conda create –name fluffy numpy conda activate fluffy conda info –env actiavte fluffy de …

no image

tensorflowをpipでインストールするときのオプション

tensorflow環境を構築するときにはpipを利用すると簡単である。pipの簡単な使い方としてはinstallオプションを指定すればよい。 pip install tensoflow しかしこのオ …

no image

NumPyを使ってみる

Pythonでデータ分析の勉強を始めるとまず初めに出てくるパッケージ numpy。これはそもそも何か。 numpyのuser documentを読みながらいじってみる。 https://docs.sc …

2019年9月
« 8月   10月 »
 1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30  

side bar top



アーカイブ

カテゴリー