この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使って共通の軸を持つプロットを作成する方法を学びます。同じスケールで異なるデータセットを比較したい場合、共通の軸は便利です。
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プロットを作成するには、Matplotlib と NumPy ライブラリをインポートする必要があります。NumPy は、Python プログラミング言語用のライブラリで、大きな多次元配列や行列に対するサポートを追加します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np可視化するためのプロット用のデータを作成する必要があります。この例では、NumPy を使って 3 つの異なるデータセットを作成します。
t = np.arange(0.01, 5.0, 0.01)
s1 = np.sin(2 * np.pi * t)
s2 = np.exp(-t)
s3 = np.sin(4 * np.pi * t)plt.subplot() メソッドを使ってサブプロットを作成できます。この例では、最初のサブプロットが 1 行目と 3 列目を占め、2 番目と 3 番目のサブプロットがそれぞれ 2 行目と 3 行目を占め、1 番目のサブプロットと x 軸を共有する 3 つのサブプロットを作成します。
ax1 = plt.subplot(311)
ax2 = plt.subplot(312, sharex=ax1)
ax3 = plt.subplot(313, sharex=ax1, sharey=ax1)これで、plt.plot() メソッドを使って各サブプロットにデータをプロットできます。
ax1.plot(t, s1)
ax2.plot(t, s2)
ax3.plot(t, s3)plt.tick_params() メソッドを使って、さまざまな軸の目盛りラベルをカスタマイズできます。この例では、最初のサブプロットの x 軸の目盛りラベルを小さくするようにカスタマイズします。
plt.tick_params('x', labelsize=6)特定のサブプロットから目盛りラベルを削除するには、ax.get_xticklabels() メソッドを使ってラベルの表示を変更します。この例では、2 番目のサブプロットの x 軸の目盛りラベルを削除します。
plt.tick_params('x', labelbottom=False)plt.xlim() メソッドを使って、各サブプロットの軸の範囲を設定できます。この例では、3 番目のサブプロットの x 軸の範囲を 0.01 から 5.0 に設定します。
plt.xlim(0.01, 5.0)これで、plt.show() メソッドを使ってグラフを表示できます。
plt.show()この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使って共通の軸を持つグラフを作成する方法を学びました。サブプロットを作成し、各サブプロットにデータをプロットし、目盛りラベルをカスタマイズし、目盛りラベルを削除し、軸の範囲を設定し、グラフを表示しました。同じスケールで異なるデータセットを比較したい場合、共通の軸は便利です。