隣接するサブプロットの作成

はじめに

データ可視化では、共通の軸を持つ複数のプロットを作成することがよく有用です。これは、Matplotlib のsubplots関数を使用して達成できます。このチュートリアルでは、共通の x 軸を持つ隣接するサブプロットを作成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。

ライブラリのインポート

必要なライブラリであるnumpyとmatplotlib.pyplotをインポートして始めます。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

データの生成

描画するサンプルデータを生成します。ここでは、numpyライブラリを使って 3 つのデータ配列を生成します。

t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)

s1 = np.sin(2 * np.pi * t)
s2 = np.exp(-t)
s3 = s1 * s2

サブプロットの作成

Matplotlib のsubplots関数を使って 3 つのサブプロットを作成します。サブプロットが共通の x 軸を共有するようにするために、sharexパラメータをTrueに設定します。また、subplots_adjust関数を使ってサブプロット間の垂直方向の余白を削除します。

fig, axs = plt.subplots(3, 1, sharex=True)
fig.subplots_adjust(hspace=0)

データの描画

各サブプロットにデータを描画し、各プロットの y 目盛り値と範囲を設定します。

axs[0].plot(t, s1)
axs[0].set_yticks(np.arange(-0.9, 1.0, 0.4))
axs[0].set_ylim(-1, 1)

axs[1].plot(t, s2)
axs[1].set_yticks(np.arange(0.1, 1.0, 0.2))
axs[1].set_ylim(0, 1)

axs[2].plot(t, s3)
axs[2].set_yticks(np.arange(-0.9, 1.0, 0.4))
axs[2].set_ylim(-1, 1)

グラフの表示

Matplotlib のshow関数を使ってグラフを表示します。

plt.show()

まとめ

このチュートリアルでは、Matplotlib のsubplots関数を使って共通の x 軸を共有する隣接するサブプロットを作成する方法を学びました。また、各プロットの y 目盛り値と範囲を設定する方法も学びました。この手法は、共通の軸を共有する複数のデータセットを比較するためのデータ可視化に役立ちます。