PythonのMatplotlibでサブプロットに同じスケール（軸範囲）を設定する方法

PythonのMatplotlibで複数のサブプロットに同じスケール（軸の範囲）を設定したい場合、sharex や sharey 引数を使って軸を共有するのが最もシンプルで確実な方法です。ここでは、上下に並べた2つのサブプロットでX軸のスケールを揃える手順を解説します。

サブプロットのスケールを揃える手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を自動調整します。
• 新しいfigureを作成するか、既存のfigureをアクティブにします。
• nrows=2、ncols=1、index=1 を指定して、1つ目のサブプロット「ax1」をfigureに追加します。
• 同じく nrows=2、ncols=1、index=2 で2つ目の軸「ax2」を追加し、このとき sharex=ax1 を指定してX軸を共有します。これにより両方のサブプロットが同じX軸スケールになります。
• データポイント「t」を生成し、ax1に正弦波（サインカーブ）、ax2に余弦波（コサインカーブ）を描画します。
• plt.show() メソッドを呼び出して図を表示します。

サンプルコード

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 図のサイズを設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# figureを作成
fig = plt.figure()

# サブプロット（axes）を追加：ax2はax1とX軸を共有
ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2, sharex=ax1)

# データポイントを作成
t = np.linspace(-5, 5, 100)

# ax1にサインカーブ、ax2にコサインカーブを描画
ax1.plot(t, np.sin(2 * np.pi * t), color='red', lw=4)
ax2.plot(t, np.cos(2 * np.pi * t), color='orange', lw=4)

plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。2つのサブプロットのX軸が同じ範囲（-5〜5）で揃っていることが確認できます。

補足：Y軸も揃えたい場合

X軸だけでなくY軸のスケールも揃えたい場合は、sharey=ax1 を追加するか、両方まとめて共有できる fig.add_subplot(2, 1, 2, sharex=ax1, sharey=ax1) のように指定します。また、plt.subplots(2, 1, sharex=True) を使えば、より簡潔に軸を共有したサブプロットを作成することも可能です。