この記事では、PythonのMatplotlibライブラリを使って、プロットのレイアウトとサイズを調整する方法について解説します。具体的なコード例とその解説、応用例を含めています。
目次
Matplotlibとは
MatplotlibはPythonでグラフやチャートを描くためのライブラリです。データの可視化において非常に多機能であり、カスタマイズも容易です。しかし、その多機能さが逆に初心者にとってはハードルとなることもあります。そこで、本記事では特にレイアウトとサイズの調整に焦点を当てて解説します。
基本的なプロットの作成
最初に基本的なプロットを作成しましょう。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# データ生成（0から10まで0.1刻みの配列）
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# プロット
plt.plot(x, y)
plt.show()
上記のコードは非常にシンプルですが、ここからレイアウトやサイズを調整していくことができます。
レイアウト調整の基本
次に、レイアウトの調整方法について見ていきます。
サブプロットの作成
サブプロットを使うと、一つのウィンドウに複数のグラフを表示できます。
# サブプロットの作成
fig, axes = plt.subplots(2, 2)
# 各サブプロットにプロット
axes[0, 0].plot(x, np.sin(x))
axes[0, 1].plot(x, np.cos(x))
axes[1, 0].plot(x, np.tan(x))
axes[1, 1].plot(x, np.exp(x))
plt.show()
サイズの調整
Matplotlibでは`figsize`属性を使って、ウィンドウサイズを調整することができます。
# ウィンドウサイズの指定
plt.figure(figsize=(12, 8))
# プロット
plt.plot(x, y)
# 表示
plt.show()
応用例1：複数のグラフを一つに重ねる
一つのプロットに複数のグラフを重ねる方法について解説します。
# 複数のグラフを一つに重ねる
plt.plot(x, np.sin(x), label='sin(x)')
plt.plot(x, np.cos(x), label='cos(x)')
# 凡例の表示
plt.legend()
# 表示
plt.show()
応用例2：軸ラベルとタイトルの設定
軸ラベルとタイトルを設定する方法です。
# プロット
plt.plot(x, y)
# 軸ラベルとタイトル
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Sample Graph')
# 表示
plt.show()
まとめ
Matplotlibは多機能なライブラリであり、その全てを網羅するのは困難ですが、本記事で紹介した基本的なレイアウトとサイズの調整方法をマスターすることで、より高度な可視化が可能になります。
コメント