PythonのMatplotlibにおけるプロットの階層構造をわかりやすく解説
Matplotlibは、NumPyを基盤として構築されたPythonのデータ可視化ライブラリです。グラフやチャートを作成する際に最も広く使われているライブラリの一つですが、その内部は「木構造（ツリー構造）」のような階層的なオブジェクト構造を持っています。各プロットは、この階層内のオブジェクトによって構成されています。
Matplotlibの階層構造の全体像
Matplotlibの構造を理解するうえで、最上位から順に「Figure」「Axes」「Axis」などのオブジェクトがどのように関係しているかを把握することが重要です。以下、それぞれの役割を詳しく見ていきましょう。
Figure（フィギュア）とは
「Figure」は、グラフ全体を格納する最も外側のコンテナと考えることができます。図全体を入れる「器」のようなイメージです。1つのFigureの中には、複数の「Axes」オブジェクトを含めることができます。つまり、1つの図の中に複数のサブプロット（小さなグラフ）を配置できるということです。
Axes（アクシーズ）とは
「Axes」はFigureの一部であり、いわゆる「サブプロット」に相当します。ここで注意したいのは、「Axes」は「Axis（軸）」の複数形という意味ではないという点です。Axesは個別のグラフ領域そのものを指すオブジェクトであり、その内部にあるグラフのあらゆる要素（データの描画範囲、タイトル、ラベルなど）を操作できます。
まとめると、Matplotlibにおける「Figure」オブジェクトは、1つ以上の「Axes」オブジェクトを格納する箱のようなものだと言えます。
Axisとその他の下位要素
Axesのさらに下の階層には、目盛り（ティックマーク）、線（ライン）、凡例（レジェンド）、テキストボックスなどの要素が属します。これらのオブジェクトはすべて個別に操作・カスタマイズが可能です。たとえば、目盛りの間隔を変更したり、線の色や太さを調整したり、凡例の位置を移動したりすることができます。
階層構造を理解するメリット
この階層構造を正しく理解すると、次のようなメリットがあります。
- 複数のグラフを1つのFigure上に柔軟にレイアウトできる
- グラフの細部まで思い通りにカスタマイズできる
- オブジェクト指向APIとpyplot APIの違いが明確になり、コードの書き分けができる
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PythonのMatplotlibにおけるプロットの階層構造をわかりやすく解説
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カテゴリごとのデータを比較したい場合に役立つのが箱ひげ図（ボックスプロット）です。箱ひげ図は、四分位数をもとにデータセット内の分布を把握できる可視化手法です。箱から上下に伸びる縦線は「ひげ（ウィスカー）」と呼ばれ、上側・下側の四分位数の範囲外でデータがどのようにばらついているかを示します。このことから、箱ひげ図は「ウィスカープロット」とも呼ばれます。また、外れ値は個別の点としてプロットされます。バイオリン図とは？バイオリン図（バイオリンプロット）は、箱ひげ図にカーネル密度推定（KDE）を組み合わせたグラフです。データがどのような形状で分布しているかを、箱ひげ図よりも直感的に分析・理解できます。