matplotlib – subplots でグリッド上に図を作成する方法

概要

matplotlib の pyplot.subplots(), Figure.add_subplots() を使用して、グリッド上の Axes を作成する方法について解説します。

subplot

matplotlib において、Figure の中に複数の Axes がある場合、それらを Subplot といいます。

グリッド状に配置された subplot を作成する

Figure をグリッド上に分割して、すべてのセルに Axes を作成する pyplot.subplots() と、Figure をグリッド上に分割して1つずつ Axes を追加する Figure.subplot() があります。

pyplot.subplots

pyplot.subplot() は、現在の Figure を (nrows, ncols) に等分割した場合のインデックスが index のセルに Axes を1つ作成します。分割した各セルは行優先順で 1 から nrows * ncols のインデックスが振られています。

ax = subplot(nrows=1, ncols=1, index=1)

pyplot.subplot()

In [1]:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 2x2 にグリッド上に分割した場合の index=1 の位置に Axes を作成する。
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y1)

# 2x2 にグリッド上に分割した場合の index=4 の位置に Axes を作成する。
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x, y2)

plt.show()

途中で分割を変更した場合は、以前に作成した axes は削除されてしまうので注意してください。

ax1 = add_subplot(2, 2, 1)
ax2 = add_subplot(1, 2, 2)  # 分割数を変更したので、ax1 は削除された。

nrows, ncols, index がすべて一桁であることが保証される (nrow * ncols < 10) 場合は、nrows, ncols, index を3桁の整数を使って引数1つで指定できます。

例: nrows=2, ncols=2, index=1 の場合は 221

In [2]:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# plt.subplot(2, 2, 1) と同じ
plt.subplot(221)
plt.plot(x, y1)

# plt.subplot(2, 2, 4) と同じ
plt.subplot(224)
plt.plot(x, y2)

plt.show()

Figure.add_subplots

Figure クラスの Figure.add_subplot() でも同じことができます。

In [3]:

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig = plt.figure()

# fig を 2x2 にグリッド上に分割した場合の index=1 の位置に Axes を作成する。
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax1.plot(x, y1)

# fig を 2x2 にグリッド上に分割した場合の index=4 の位置に Axes を作成する。
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 4)
ax2.plot(x, y1)

plt.show()

pyplot.subplots

pyplot.subplots は、現在の Figure を (nrows, ncols) に等分割し、各セルに Axes を一度に作成して、numpy 配列で返します。

fig, axes = subplots(nrows=1, ncols=1)

pyplot.subplots()

In [4]:

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, ax = plt.subplots(2, 1)
ax[0].plot(x, y1)
ax[1].plot(x, y2)

plt.show()

返り値 axes は nrows, ncols の指定によって形状が異なります。

nrows=n, ncols=1 の場合: 各要素が Axes オブジェクトの (n,) の numpy 配列
nrows=1, ncols=n の場合: 各要素が Axes オブジェクトの (n,) の numpy 配列
nrows=n, ncols=m の場合: 各要素が Axes オブジェクトの (n, m) の numpy 配列
nrows=1, ncols=1 の場合: 単一の Axes オブジェクト
nrows, ncols を指定しない場合、デフォルトは nrows=1, ncols=1 なので、単一の Axes オブジェクトを返します

fig, ax = plt.subplots(3, 1)
print(ax.shape)  # (3,)

fig, ax = plt.subplots(1, 3)
print(ax.shape)  # (3,)

fig, ax = plt.subplots(3, 3)
print(ax.shape)  # (3, 3)

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
print(type(ax))  # <class 'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'>

fig, ax = plt.subplots()
print(type(ax))  # <class 'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'>

Figure.subplots

Figure.subplots() でも同じことができます。

In [5]:

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig = plt.figure()

ax = fig.subplots(2, 1)
ax[0].plot(x, y1)
ax[1].plot(x, y2)

plt.show()

Axes のマージンを調整する

pyplot.subplots_adjust

目盛りのラベルなどが重ならないように Axes のマージンを調整するには、pyplot.subplots_adjust() で行います。

引数	概要	デフォルト値	単位
left	Figure に配置されている subplots の左端	0.125	Figure の左下を (0, 0)、右上を (1, 1) とした座標系
right	Figure に配置されている subplots の右端	0.9	Figure の左下を (0, 0)、右上を (1, 1) とした座標系
bottom	Figure に配置されている subplots の下端	0.1	Figure の左下を (0, 0)、右上を (1, 1) とした座標系
top	Figure に配置されている subplots の上端	0.9	Figure の左下を (0, 0)、右上を (1, 1) とした座標系
wspace	subplot 間の水平方向の隙間	0.2	すべての subplot の幅の平均に対する割合
hspace	subplot 間の垂直方向の隙間	0.2	すべての subplot の高さの平均に対する割合

subplots_adjust.svg

In [6]:

from matplotlib import pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
fig.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2, right=0.8, top=0.8, wspace=0.5, hspace=0.5)

for i in range(4):
    ax = fig.add_subplot(2, 2, i + 1)
    ax.text(0.5, 0.5, f"axes[{i // 2}, {i % 2}]", fontsize=20, ha="center", va="center")

plt.show()

pyplot.tight_layout

目盛りのラベルなどが重ならないように Axes のマージンを調整するには、pyplot.subplots_adjust() で行います。

In [7]:

from matplotlib import pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
for i in range(4):
    ax = fig.add_subplot(2, 2, i + 1)
    ax.text(0.5, 0.5, f"axes[{i // 2}, {i % 2}]", fontsize=20, ha="center", va="center")
fig.tight_layout()

plt.show()