データ可視化 | Matplotlib サブプロット

はじめに

データ可視化では、単一の図に複数のグラフをプロットする必要がよくあります。Matplotlib を使用すると、サブプロットを使ってこれを実現できます。この実験では、Matplotlib で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

まず、必要なライブラリをインポートする必要があります。Matplotlib と NumPy を使用します。NumPy はサンプルデータを生成するために使用されます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

サンプルデータの生成

グラフをプロットするために使用するサンプルデータを生成します。

## Create some fake data.
x1 = np.linspace(0.0, 5.0)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
x2 = np.linspace(0.0, 2.0)
y2 = np.cos(2 * np.pi * x2)

`subplots()` を使ってサブプロットを作成する

subplots() 関数を使ってサブプロットを作成します。上下に 2 つのサブプロットを作成します。

## Create subplots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)

タイトルと軸ラベルの設定

サブプロットのタイトルと軸ラベルを設定します。

## Set title and axis labels
fig.suptitle('A tale of 2 subplots')

ax1.set_ylabel('Damped oscillation')
ax2.set_xlabel('time (s)')
ax2.set_ylabel('Undamped')

サブプロットにデータをプロットする

ここで、サブプロットにデータをプロットします。

## Plot data on subplots
ax1.plot(x1, y1, 'o-')
ax2.plot(x2, y2, '.-')

グラフを表示する

最後に、plt.show() を使ってグラフを表示します。

## Display the plots
plt.show()

まとめ

この実験では、Matplotlib でサブプロットを作成する方法を学びました。サブプロットを作成し、タイトル、軸ラベルを設定し、サブプロットにデータをプロットするために subplots() 関数を使用しました。サブプロットを使用することで、単一のグラフに複数のグラフを表示でき、データ可視化に役立ちます。

Matplotlib サブプロット作成チュートリアル