Matplotlib.pyplotとMatplotlib.figureの違いとは？わかりやすく解説

Matplotlibでグラフを描く際によく使われるmatplotlib.pyplotとmatplotlib.figure。どちらも図を作成するために使われますが、役割と仕組みが異なります。この記事では、それぞれの特徴と違いを具体例とともに解説します。

matplotlib.pyplotとは

matplotlib.pyplotは、MatplotlibをMATLABのように操作できるようにする関数のコレクションです。pyplotの各関数は、図（figure）に対して何らかの変更を加えます。例えば、次のような操作が該当します。

• 新しい図（figure）を作成する
• 図の中にプロット領域（Axes）を作る
• プロット領域に線やデータを描画する
• ラベルやタイトルなどでグラフを装飾する

matplotlib.pyplotでは、関数呼び出しの間にさまざまな状態が保持されます。そのため、「現在の図」や「現在のプロット領域」といった情報が内部的に追跡されており、描画関数は自動的に現在のAxesに対して適用されます。このステートフルな仕組みこそが、pyplotを手軽に使える理由です。

matplotlib.figureとは

Figureは、図全体を表すトップレベルのオブジェクトです。Figureは以下の要素を管理しています。

• すべての子Axes（サブプロット）
• タイトルや図全体の凡例といった「特殊な」アーティスト
• 実際に描画を行うキャンバス（canvas）

1つのFigureには任意の数のAxesを含めることができますが、通常は少なくとも1つのAxesを持つのが一般的です。Figureを直接扱うことで、複数のサブプロットを柔軟にレイアウトするなど、より細かい制御が可能になります。

コード例

from matplotlib import pyplot as plt

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

fig = plt.figure("I am figure window")

plt.show()

実行結果

まとめ

matplotlib.pyplotは「現在の図」や「現在のAxes」を自動的に管理するMATLAB風の手軽なインターフェースであり、matplotlib.figureは図・Axes・キャンバスを明示的に扱うオブジェクト指向のAPIです。簡単なグラフならpyplot、複雑なレイアウトや細かい制御が必要な場合はFigureオブジェクトを直接操作するのが効果的です。