matplotlibとmatplotlib.pyplotのインポートの違いとは？わかりやすく解説

Pythonでグラフを描画する際、import matplotlibとimport matplotlib.pyplotのどちらを使うべきか迷ったことはありませんか？この2つには明確な違いがあります。

matplotlibをインポートすると、パッケージ全体（すべてのサブモジュール）が読み込まれます。一方、matplotlib.pyplotだけをインポートした場合は、pyplotモジュールが持つ機能（プロット用のインターフェース）のみが利用可能になります。実際のデータ可視化では、pyplotの機能だけで十分なケースがほとんどのため、通常は後者の方法が使われます。

実装手順

• matplotlib.pyplotをpltという名前でインポートします
• 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）を調整します
• numpyを使ってxとyのデータポイントを作成します
• plot()メソッドでxとyのデータポイントをプロットします
• 図を表示するには、show()メソッドを使用します

コード例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)

plt.plot(x, y)

plt.show()

出力結果

このコードでは、まずnumpyで生成したランダムな数値10個ずつをx軸・y軸のデータとして用意し、plt.plot()で折れ線グラフを描画しています。rcParamsの設定により、図のサイズが7.50×3.50インチに指定され、レイアウトも自動調整されます。

使い分けのポイント

単純なグラフ描画や対話的な操作にはmatplotlib.pyplotのインポートで十分です。一方、オブジェクト指向スタイルで細かいカスタマイズを行いたい場合や、アニメーション、3Dプロットなど高度な機能を使う場合は、必要に応じて他のサブモジュール（例：matplotlib.animationやmplot3d）を個別にインポートするとよいでしょう。