はじめに
Matplotlib は、データ可視化に使用される人気のある Python ライブラリです。この実験では、Matplotlib の subplots と GridSpec を使って 2 つのサブプロットを結合する方法を学びます。
VM のヒント
VM の起動が完了したら、左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。
時々、Jupyter Notebook が読み込み終了するまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。
学習中に問題に遭遇した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。
必要なライブラリをインポートする
この実験で必要なライブラリをインポートして始めましょう。データ可視化には Matplotlib を使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
サブプロット付きのグラフを作成する
3 列 3 行のサブプロット付きのグラフを作成します。
fig, axs = plt.subplots(ncols=3, nrows=3)
サブプロットの Axes から GridSpec を取得する
サブプロットの 2 行目 3 列目からGridSpecを取得します。
gs = axs[1, 2].get_gridspec()
元の Axes を削除する
次のステップで作成する大きな Axes に覆われる元の Axes を削除します。
for ax in axs[1:, -1]:
ax.remove()
より大きな Axes を追加する
最後の列の 2 行目と 3 行目を覆うより大きな Axes を追加します。
axbig = fig.add_subplot(gs[1:, -1])
より大きな Axes に注釈を付ける
より大きな Axes にいくつかのテキストで注釈を付けます。
axbig.annotate('Big Axes \nGridSpec[1:, -1]', (0.1, 0.5),
xycoords='axes fraction', va='center')
レイアウトを調整する
サブプロットのレイアウトを調整して、グラフ内に収まるようにします。
fig.tight_layout()
グラフを表示する
Matplotlib を使ってグラフを表示します。
plt.show()
まとめ
この実験では、Matplotlib の subplots と GridSpec を使って 2 つのサブプロットを組み合わせる方法を学びました。サブプロット付きのグラフを作成し、軸からGridSpecを取得し、下地の軸を削除し、より大きな軸を追加し、より大きな軸に注釈を付け、サブプロットのレイアウトを調整しました。最後に、Matplotlib を使ってグラフを表示しました。