【機械学習入門】matplotlibのグラフを入れ子に！subplotを使おう！

matplotlibはPythonのグラフ作成・可視化用ライブラリです。matplotlibはPythonのデファクトスタンダードの可視化ライブラリであり、Pythonから簡単にグラフが作れる便利な道具です。

matplotlibには色んな機能がありますが、

グラフ作成のインターフェイスがまとまっているpyplot
アニメーションを作るanimation

については別の記事で紹介します。

この記事では、matplotlibで入れ子構造のグラフを作る方法についてご紹介します。

どうやったら入れ子構造のグラフが作れるの？
難しいsubplot関数の使い方

などについてまとめました。この記事でmatplotlibを更に上手く使いこなせるようになってくれると嬉しいです！

この記事の目次

1 subplotとは
2 subplotで複数のグラフをまとめて描画
3 もっとmatplotlibについて学ぶには
4 まとめ

subplotとは

subplotはpyplotモジュール内の関数として提供されます。この関数を使うと、複数のプロットを一枚の画像の中に収めることができます。データの比較をしたいときなどに便利です。

plt.subplot関数では３つの引数でグラフをどこに貼り付けるかを決めます。

plt.subplot(図を何行に分割するか、図を何列に分割するか、このsubplotが左上から数えて何枚目のプロットなのか)

例えば、plt.subplot(2, 3, 4)ならば、図を2 × 3の6個に分割して、その中の4枚目のsub plotであることを示します。

この関数、例えば「データ解析の際に、データの特徴ごとのプロットを一つにまとめて表示する」なんてときに便利ですよ。

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subplotで複数のグラフをまとめて描画

では実際に使ってみましょう。この記事のサンプルコードはJupyter Notebook/Labで実行することができます。

以下のコードを手元のpcで試しながら記事を読んでみてください。

x = np.linspace(0, 5*np.pi, 100)

y_sin = np.sin(x)
y_cos = np.cos(x)

plt.plot(x, y_sin, label="sin")
plt.plot(x, y_cos, label="cos")

plt.legend()

このグラフをsubplotで分けて描画します。

# １つ目のプロット
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(x, y_sin, label="sin")
plt.legend()

# 2つ目のプロット
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(x, y_cos, label="cos")
plt.legend()

plt.subplotで何枚目のプロットなのかを指定したあとに、通常のグラフ作成を行えばOKです。４つのグラフの場合も試してみましょう。

# １つ目のプロット
plt.subplot(2,2,1)
plt.plot(x, y_sin, label="sin")
plt.legend()

# 2つ目のプロット
plt.subplot(2,2,2)
plt.plot(x, y_cos, label="cos")
plt.legend()

# 3つ目のプロット
plt.subplot(2,2,3)
y_tan = np.tan(x)
plt.plot(x, y_tan, label="tan")
plt.legend()

# 4つ目のプロット
plt.subplot(2,2,4)
y_random = np.random.randn(len(y_tan))
plt.plot(x, y_random, label="random")
plt.legend()