PythonとMatplotlibで複数のプロットを1つの図に描画する方法

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パッケージです。

データの可視化は非常に重要なステップです。生の数値を目で追ったり複雑な計算を実行したりしなくても、データの中で何が起きているのかを直感的に把握できるようになるからです。また、定量的な洞察を聴衆に対して効果的に伝える手段としても役立ちます。

Matplotlibは、データをもとに2次元のプロットを作成するために使われます。オブジェクト指向のAPIを備えており、Pythonアプリケーションへプロットを簡単に組み込むことができます。IPythonシェル、Jupyter Notebook、Spyderなどの開発環境とも相性が良く、幅広い場面で活用されています。

Matplotlib自体はPythonで書かれており、数値計算用ライブラリであるNumPyを基盤として構築されています。

Matplotlibのインストール

Windows環境では、以下のコマンドでインストールできます。

pip install matplotlib

Matplotlibの主な依存パッケージは以下のとおりです。

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

複数のプロットが必要になるケース

データ分析を進めていると、2つの異なるデータセットを互いに比較しながら理解したい場面が出てきます。たとえば「減衰しながら振動する信号」と「通常の余弦波」の挙動を並べて確認したい場合などです。こうしたときに、複数のプロットを1つの図にまとめて描画すると、関係性がひと目でわかりやすくなります。

それでは、Matplotlibを使って複数のプロットを描画する具体的な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

x1_val = np.linspace(0.0, 6.0)
x2_val = np.linspace(0.0, 3.0)

y1_val = np.cos(2.3 * np.pi * x1_val) * np.exp(-x1_val)
y2_val = np.cos(2.4 * np.pi * x2_val)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)
fig.suptitle('Two plots')

ax1.plot(x1_val, y1_val, 'o-')
ax1.set_ylabel('Plot 1')

ax2.plot(x2_val, y2_val, '.-')
ax2.set_xlabel('x-axis')
ax2.set_ylabel('Plot 2')

plt.show()

実行結果

このコードを実行すると、上下に2つのグラフが配置された1つの図が表示され、それぞれ異なるデータセットの波形を確認できます。

コードの解説

• まず必要なパッケージ（numpy と matplotlib.pyplot）をインポートし、扱いやすいようにエイリアス（np、plt）を定義します。

• NumPyの linspace 関数を使って、2つの異なるデータセット用のx軸の値を生成します。

• np.cos や np.exp を組み合わせて、減衰する余弦波と通常の余弦波という2種類のy軸データを作成します。

• plt.subplots(2, 1) を呼び出すことで、縦に2つ並べたサブプロット（ax1とax2）を持つ図（fig）を一度に作成します。

• fig.suptitle で図全体のタイトルを設定し、各サブプロットの plot 関数でデータを描画します。マーカーと線のスタイル（'o-'、'.-'）も指定しています。

• set_xlabel および set_ylabel 関数を使って、X軸・Y軸それぞれにラベルを付与します。

• 最後に show 関数を呼び出すことで、完成した図が画面上に表示されます。

このように subplots 関数を活用すれば、複数のグラフを整理されたレイアウトで1つの図にまとめることができ、データセット同士の比較や関係性の把握が格段に容易になります。