2つの既存のMatplotlibプロットを1つのプロットにマージする方法

Matplotlibで作成済みの2つのプロットを1つのグラフに統合したい場合、各プロットのデータ点を抽出して結合し、新しいサブプロットに再描画するというアプローチが有効です。以下の手順で実現できます。

実装の手順

• figureサイズを設定し、rcParamsでサブプロット間・周囲の余白を自動調整します。
• NumPyを使って x、y1、y2 のデータ点を作成します。
• plot() メソッドで (x, y1) と (x, y2) をそれぞれプロットします。
• get_lines() と get_xydata() を使って、現在のAxes上の全ラインからxyデータ点を取得します。
• argsort() を使って、x値を昇順に並べ替えるためのインデックスを求めます。これにより、結合後のデータが正しい順序で並びます。
• 各プロットのxおよびyのデータ点をリストに追加（結合）します。
• 2番目のサブプロットに、結合したX・Yデータ点を描画します。
• show() メソッドで図を表示します。

サンプルコード

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 上段：元の2つのプロット
plt.subplot(211)
plt.plot(x, y1, color='red', lw=5)
plt.plot(x, y2, color='orange', lw=7)

# データ点を抽出して結合
X, Y = [], []

for lines in plt.gca().get_lines():
   for x, y in lines.get_xydata():
      X.append(x)
      Y.append(y)

# x値でソートして曲線を滑らかにつなげる
idx = np.argsort(X)
X = np.array(X)[idx]
Y = np.array(Y)[idx]

# 下段：マージされたプロット
plt.subplot(212)
plt.plot(X, Y, color='green', lw=0.75)

plt.show()

出力結果

上段にはsin波（赤）とcos波（オレンジ）の2つのプロットが表示され、下段にはそれらのデータ点を結合・ソートした単一の緑色のプロットが描画されます。

この手法のポイントは、get_xydata() で各ラインの実際のデータ点を取得し、np.argsort() でx値の順序を整えてから再プロットすることです。これにより、複数の系列データを1本の折れ線として自然につなげることができます。