【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、

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。

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！

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。

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()

以外に簡単だったんじゃないでしょうか。subplotの引数の意味が分かれば簡単ですね！

もっとmatplotlibについて学ぶには

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まとめ

この記事では、matplotlibで複数のプロットを一つにまとめて描画する、pyplot.subplot関数について紹介しました。matplotlibは本当に様々な便利関数がある優秀なライブラリです。

ぜひ使いこなして思い通りのグラフが作れるようになってくださいね！