matplotlibオブジェクトを関数に渡すには？Axis・Axes・Figureの使い方を解説

matplotlibオブジェクトを関数に渡す方法

matplotlibでは、Figure（図全体）、Axes（個々のプロット領域）、Axis（x軸・y軸などの軸）といったオブジェクトを関数の引数として渡すことで、柔軟かつ再利用性の高いグラフ描画が可能になります。ここでは、複数のサブプロットを効率的に描画する例を通じて、その具体的な手順を解説します。

実装の手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白を自動調整します。
• plot() 関数を定義し、引数として受け取った Axes オブジェクト ax に対して x・y のデータポイントをプロットします。
• profile() 関数内で、Figure とサブプロットのセットを作成します。各 Axes を二重ループで反復処理しながら plot() 関数に渡し、すべての領域にグラフを描画します。
• 3行×4列のグリッドを指定して profile() を呼び出します。
• 最後に show() メソッドで図を表示します。

コード例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

def plot(ax, x, y):
    ax.plot(x, y)

def profile(rows, cols):
    fig, axes = plt.subplots(rows, cols)
    for ax in axes:
        for a in ax:
            plot(a, np.random.rand(10), np.random.rand(10))

profile(3, 4)
plt.show()

実行結果

このコードを実行すると、3行4列の計12個のサブプロットそれぞれに、ランダムなデータから生成された折れ線グラフが描画されます。このように、Axesオブジェクトを関数に渡す設計にすることで、描画ロジックを共通化でき、コードの保守性と可読性が大きく向上します。