Matplotlibを使ってPythonで複数のプロットを繰り返し作成する方法

Matplotlibは、データ可視化のために広く利用されている人気のPythonライブラリです。データの可視化は非常に重要なステップであり、数値を一つひとつ確認したり複雑な計算を実行したりすることなく、データ内で何が起きているのかを把握するのに役立ちます。さらに、定量的な洞察を読者や聴衆へ効果的に伝えるための強力な手段にもなります。

Matplotlibは、データから2次元のプロットを作成するために使用されます。オブジェクト指向APIを備えているため、Pythonアプリケーションへのグラフの埋め込みも簡単に行えます。IPythonシェル、Jupyter Notebook、Spyder IDEなど、さまざまな環境と組み合わせて利用できる点も魅力です。

Matplotlib自体はPythonで記述されており、Pythonの数値計算パッケージであるNumPyを基盤として構築されています。

Windows環境にMatplotlibをインストールする場合は、以下のコマンドを実行します。

pip install matplotlib

Matplotlibの依存パッケージ

Python（バージョン3.4以上）
NumPy
Setuptools
Pyparsing
Libpng
Pytz
FreeType
Six
Cycler
Dateutil

それでは、Matplotlibを使って同じ図の中に複数のプロットを繰り返し作成する方法を見ていきましょう。

サンプルコード

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
fig.subplots_adjust(top=0.8)
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.set_ylabel('Y軸')
ax1.set_title('シンプルなプロット')

t = np.arange(0.0, 1.0, 0.01)
s = np.sin(2*np.pi*t)
line, = ax1.plot(t, s, color='blue', lw=2)
np.random.seed(4567232)

ax2 = fig.add_axes([0.15, 0.1, 0.8, 0.3])
n, bins, patches = ax2.hist(np.random.randn(1000), 50,
                            facecolor='yellow', edgecolor='green')
ax2.set_xlabel('xラベル')
plt.show()

出力結果

上記のコードを実行すると、正弦波の折れ線グラフとヒストグラムが1つの図の中に重ねて表示されます。

コードの解説

• 必要なパッケージをインポートし、使いやすいようにエイリアス（別名）を定義します。

• 'figure'関数を使用して、空の図（Figureオブジェクト）を作成します。

• 'subplot'関数を使って、グラフを描画するための領域を確保します。

• NumPyライブラリを使用して、プロット用のデータ値を生成します。

• 'random'ライブラリの'seed'関数により、乱数のシードを固定して再現性のあるデータポイントを作成します。

• 'add_subplot'および'add_axes'メソッドを使用して、新しく作成した図に別のサブプロット領域を追加します。

• 'plot'関数でデータを折れ線グラフとして描画し、'hist'関数でヒストグラムを作成します。

• 'set_xlabel'、'set_ylabel'、'set_title'関数を使用して、X軸・Y軸のラベルおよびタイトルを設定します。

• 最後に'show'関数を呼び出して、コンソール上に図を表示します。