複数の Matplotlib サブプロットを効率的に作成してプロットするにはどうすればよいですか?

複数のサブプロットでのプロット

Matplotlib での複数のサブプロットの作成は、さまざまな方法で実現できます。 fig 変数と axes 変数の役割を理解することが重要です。

fig、axes の構造

コード スニペット fig では、axes = plt.subplots(nrows=2) 、ncols=2)、fig と axes は、返された Figure と Axes オブジェクトの 2D 配列に割り当てられます。 それぞれ。 Axes 配列には個々のサブプロットが含まれており、特定のサブプロットに対する後続のプロット操作が可能になります。

サブプロットの代替

subplots メソッドは Figure とそのサブプロットを同時に作成しますが、作成することも可能です個別に:

fig = plt.figure()
axes = fig.subplots(nrows=2, ncols=2)

ただし、このアプローチは、各サブプロットにプロットする追加の手順が必要になるため、あまり推奨されません。

複数のサブプロットの例

4 つのそれぞれに単純な曲線をプロットする次のコードを考えてみましょう。 subplots:

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(10)
y = range(10)

fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

for row in ax:
    for col in row:
        col.plot(x, y)

plt.show()

このコードは、それぞれが同じ曲線を持つ 4 つのサブプロットを持つ図を生成します。 for ループは、ax 配列の行と列を反復処理し、各サブプロットをプロット用のcol 変数に割り当てます。

別の代替アプローチ

それほどエレガントではありませんが、各サブプロットを個別に手動で作成してプロットすることもできます。

fig = plt.figure()

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x, y)

plt.show()

このアプローチには、図を作成し、各サブプロットの位置を手動で指定して、その上にプロットします。

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