Pythonでグラフを描くときにはMatplotlibを使用することが多いですが…
FigureとかAxesとかMatplotlib独特の単語が多くてよくわからない！Figureを作った後、結局どうやってプロットすればいいの？Figureを作ると、グラフの何を設定できるの？
という方のために、
FigureとAxesの関係性は？FigureにAxes（サブプロット）を追加する方法厳選3パターン- 覚えておきたい
Figureの設定・操作（サイズ変更、レイアウト調整など）
を図解付きで解説していきます。
これでFigureとAxesの関係がばっちりわかって、グラフも自由に操作できるようになってくると思います！
Matplotlibの描画領域Figureと座標軸Axes
Matplotlibでグラフを描く際の基本パーツとしてFigureとAxesがあります。
Figure：描画領域全体Axes：一つ一つのプロットを描く領域（座標軸）
Matplotlibでは、Figureという描画領域の中に、Axesという座標軸を描きます。
Figureの中に複数のAxesを並べて、複数のグラフを表示することもできます。
グラフは折れ線グラフだけでなく、棒グラフや円グラフももちろんＯＫです。
以下では、
FigureにAxesを追加する方法3パターン- 覚えておきたい
Figureのメソッド、引数
を紹介していきます。
Figureにプロットを追加する方法3選
Matplotlibで描画領域Figureオブジェクトを作成するには
fig = plt.figure()
を実行します。
しかし、これだけでは、描画領域が準備されるだけです。
プロットを描くためには、Axesを別途追加する必要があります。
fig = plt.figure()に続くAxesの追加方法としては、次の3パターンを紹介します。
plt.plot()で追加fig.add_subplot()で追加fig.subplots()で追加
次のサンプルデータを使用して、一つずつ紹介していきます。
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3,3)
y = x**2
サンプルデータは、[-3,3]の範囲の二次曲線です。
np.linspace()の詳細は、次の記事を参考にしてください。
plt.plot()で追加
fig = plt.figure()で描画領域を作成した後は、plt.plot()などでグラフを描いていく方法です。
fig = plt.figure() #実はこの行は省略できる
plt.plot(x,y)
plt.show()
次のようなグラフが描けます。
しかし、plt.plot()を実行すると自動でFigureオブジェクトも作成されるので、plt.figure()は割愛できます。
plt.plot(x,y)
plt.show()
これでも同じグラフが描けるので、デフォルトのFigureを作成する場合には、意味がありません。
このパターンは、次の例のようにFigureオブジェクトの詳細設定を変更する場合に使用します。
fig = plt.figure(figsize = (5,5), facecolor="lightgray")
plt.plot(x,y)
plt.show()
plt.XXXを使用すれば様々な種類のグラフが描けます。
各種グラフの作成方法については、次の記事を参考にしてください。
- 折れ線グラフ：
plt.plot()
- 円グラフ：
plt.pie()
- 棒グラフ：
plt.bar()
- 散布図：
plt.scatter()
fig.add_subplot()で追加
fig = plt.figure()で描画領域を作成した後に、
ax = fig.add_subplot()でAxesを追加ax.plot()やax.bar()などでグラフを作成
していく方法です。
①Figure内に1個のプロットを作成
ax = fig.add_subplot()で引数を省略すると、Figure内にAxesを１つ配置することができます。
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot()
ax.plot(x,y)
plt.show()
②Figure内に複数プロットを作成
Figure内に複数プロットを配置する場合は、
ax = fig.add_subplot(LMN)またはax = fig.add_subplot(L, M, N)
のように引数でsubplotの配置を指定します。この場合、
- 図を縦に
L個、横にM個に分割 - 左上から数えて
N番目の領域にAxesオブジェクト作成
されることになります。
例えば、縦に２分割（L = 2）、横に３分割（M = 3）した際の、各サブプロットの場所は下図のようになります。
Axesオブジェクトを作成したら、ax.plot()やax.bar()などを使ってグラフを描きます。
fig = plt.figure()
# add_subplot(L, M, N)形式
ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)
ax1.plot(x,y)
# add_subplot(LMN)形式
ax2 = fig.add_subplot(122)
x2 = np.arange(10)
ax2.bar(x2, 2**x2)
plt.show()
サブプロットの位置指定はplt.subplot()と同じ考え方なので、次の記事も参考にしてください。
fig.subplots()で追加
fig.add_subplot(LMN)の場合は、Axesを一個ずつ追加していくので、量が多いと冗長なコードになりがちです。
そういった場合、fig.subplots()を使用すると複数のAxesを同時に複数生成できます。
axes = fig.subplots(nrows, ncols)- 図を縦に
nrows個、横にncols個に分割 axesに各Axesオブジェクトを配列形式で格納
例として、nrows=2, ncols=3で、サブプロットを作成してみます。
fig = plt.figure(tight_layout=True)
axes = fig.subplots(2, 3)
plt.show()
下図のように、
Figureに２×３個のサブプロットを作成Axesを２×３の配列内に格納
されます。
各サブプロットにグラフを描きたいときは、axesの対応する要素のメソッドでグラフを描きます。
fig = plt.figure(tight_layout=True)
axes = fig.subplots(2, 3)
axes[1,1].plot(x, y)
plt.show()
ここでは、tight_layout=Trueを指定して、サブプロットのレイアウトを調整しています（次節で解説）。
FigureとAxesの関係まとめ
FigureとAxesの関係、Axesの追加方法をまとめると次の図のようになります。
覚えておきたいFigureの引数
覚えておくと便利なFigureの引数を紹介します。
| 設定内容 | 引数名 | 引数の指定方法 |
|---|---|---|
| 描画領域のサイズ変更 | figsize |
(width, height) をインチで指定デフォルト： (6.4, 4.8) |
| サブプロットのレイアウト自動調整 | tight_layout |
True or Falseデフォルト： FalseTrueにすると自動調整 |
| 描画領域の背景色変更 | facecolor |
色名などで指定 デフォルト： 'white' |
| 描画領域の枠線表示 | linewidthedgecolor |
linewidth = 数値ptedgecolor = '色名など' |
描画領域のサイズ変更
描画領域のサイズを変更するには、
figsize=(width, height)：単位はインチ
を指定します。
widthとheightに同じ値を与えると、描画領域が正方形になります。
fig = plt.figure(figsize=(3, 3)) # width = height = 3にしたパターン
ax = fig.add_subplot()
ax.plot(x,y)
plt.show()
サブプロットのレイアウト自動調整
サブプロットが多くなると、目盛りが重なってしまうなど見栄えが悪くなることがあります。
fig = plt.figure()
axes = fig.subplots(2,2)
plt.show()
こういった場合は、
tight_layout=True
を指定すると、サブプロットのレイアウトをある程度自動で調整してくれます。
fig = plt.figure(tight_layout=True)
axes = fig.subplots(2,2)
# サブプロットにタイトル追加
axes[0,0].set_title("subplot_0")
axes[1,1].set_title("subplot_3")
# サブプロットに軸ラベル追加
axes[0,1].set_xlabel("x-label")
axes[0,1].set_ylabel("y-label")
plt.show()
タイトルや軸ラベルがあると、それも踏まえて自動調整するので、覚えておくとかなり便利です。
描画領域の背景色変更
描画領域の背景色は
facecolor = '色名など'
で指定します。
fig = plt.figure(facecolor="whitesmoke")
ax = fig.add_subplot()
ax.plot(x,y)
plt.show()
Axesの背景色も変更したい場合は、別途Axesのfacecolorも変更する必要があります。
fig = plt.figure(facecolor="whitesmoke")
ax = fig.add_subplot(facecolor="whitesmoke")
ax.plot(x,y)
plt.show()
【参考】色の設定について詳しく知りたい方はこちらをチェック！
描画領域の枠線表示
描画領域に枠線を表示するには
linewidth = 数値ptedgecolor = '色名など'
の２つを指定します。
edgecolorのデフォルトが'white'なので、linewidthで線の太さを指定するだけだと白くて見えません。
fig = plt.figure(edgecolor="red", linewidth=5)
ax = fig.add_subplot()
ax.plot(x,y)
plt.show()
覚えておきたいFigureのメソッド
ぜひ覚えておきたいFigureのメソッドを紹介します。
| 実行内容 | メソッド名 | 引数例 |
|---|---|---|
| グラフタイトル設定 | fig.suptitle() |
"figure_title |
| Subplotのレイアウト調整 | fig. subplots_adjust() |
サブプロットの位置や間隔top, bottom, right, left：上下左右位置wspace, hspvae：縦横のサブプロット間隔 |
| 画像の出力/保存 | fig.save() |
"ファイル名.拡張子" "保存先フォルダ/ファイル名.拡張子" |
グラフタイトル設定
グラフにタイトルを設定するには
fig.suptitle("figure_title")
を実行します。
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot()
fig.suptitle("figure title")
fig.show()
plt.text()と同様にキーワード引数でサイズや色なども設定できます。
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot()
fig.suptitle("figure title", size="xx-large", color="blue", weight="bold")
fig.show()
【参考】テキスト、色の設定について詳しく知りたい方はこちらをチェック！
サブプロットのタイトルは、ax.set_title("sub_title")で別途指定できます。
グラフタイトルとサブプロットタイトルを併記したい場合は、
fig.suptitle()：グラフタイトル設定ax.set_title()：サブプロットタイトル設定
を併用しましょう
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax1.set_title("subplot1")
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.set_title("subplot2")
fig.suptitle("figure title", size="xx-large")
fig.show()
subplotのレイアウト手動調整
引数のtight_layout=Trueでレイアウトを自動調整できることを紹介しました。
しかし、tight_layoutでは、グラフタイトルのレイアウトは考慮されません。
fig = plt.figure(tight_layout=True)
ases = fig.subplots(2,2)
fig.suptitle("figure_title
two_lines", size="xx-large")
plt.show()
グラフタイトルが重なってしまいました。
この場合は、fig.subplots_adjust()で調整します。
fig.subplots_adjust()の引数は次の通りです。
| 引数 | 指定内容 | 指定値 |
|---|---|---|
top |
サブプロットの上端位置 | Figureの横幅に対する割合0~1 |
bottom |
サブプロットの下端位置 | Figureの横幅に対する割合0~1 |
right |
サブプロットの右端位置 | Figureの高さに対する割合0~1 |
left |
サブプロットの左端位置 | Figureの高さに対する割合0~1 |
wspace |
サブプロットの横方向の間隔 | Axesの横幅平均値に対する割合0~1 |
hspace |
サブプロットの縦方向の間隔 | Axesの高さ平均値に対する割合0~1 |
指定内容を図解すると下図のようになります。
topを指定して、グラフタイトルをプロットに重ならないように表示してみます。
fig = plt.figure()
ases = fig.subplots(2,2)
fig.suptitle("figure_title
two_lines", size="xx-large")
fig.subplots_adjust(top=0.8, wspace=0.4, hspace=0.4)
plt.show()
tight_layout=Trueと併用することができないので、wspace, hspaceも指定しています。
画像の出力/保存
画像を出力、保存するには
fig.savefig(ファイル名.拡張子)：カレントフォルダに保存fig.savefig(保存先フォルダ/ファイル名.拡張子)：フォルダを指定して保存
を実行します。
拡張子としては、png、jpeg、tiff、pdfなどが指定できます。
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot()
ax.plot(x,y)
#カレントフォルダにtest.pngとして保存
fig.savefig("../test.png")
#imgフォルダにtest.jpgとして保存
fig.savefig("./img/test.jpg")
Figureまとめ
今回はmatplotlibのFigureオブジェクトに注目して、
FigureとAxesの関係性FigureにAxes（サブプロット）を追加する方法厳選3パターン- 覚えておきたい
Figureの設定や操作（サイズ変更、レイアウト調整方法など）
を紹介しました。
Figureオブジェクトが描画領域に対応していて、どんな操作ができるかがわかってきたと思います。
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