Help us understand the problem. What is going on with this article?

【matplotlib基礎】複数のグラフを並べて表示する

More than 1 year has passed since last update.

概要

前回は複数のグラフを重ねて表示しました.

【matplotlib基礎】複数のグラフを重ねて表示する

今回は,複数のグラフを並べて表示したいと思います.

動作環境

  • Windows10(64bit)
  • Python 3.7.2

コード

では,早速実装していきましょう.

graph_align.py
"""複数のグラフを並べて描画するプログラム"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#figure()でグラフを表示する領域をつくり,figというオブジェクトにする.
fig = plt.figure()

#add_subplot()でグラフを描画する領域を追加する.引数は行,列,場所
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4)

t = np.linspace(-10, 10, 1000)
y1 = np.sin(t)
y2 = np.cos(t) 
y3 = np.abs(np.sin(t))
y4 = np.sin(t)**2

c1,c2,c3,c4 = "blue","green","red","black"      # 各プロットの色
l1,l2,l3,l4 = "sin","cos","abs(sin)","sin**2"   # 各ラベル

ax1.plot(t, y1, color=c1, label=l1)
ax2.plot(t, y2, color=c2, label=l2)
ax3.plot(t, y3, color=c3, label=l3)
ax4.plot(t, y4, color=c4, label=l4)
ax1.legend(loc = 'upper right') #凡例
ax2.legend(loc = 'upper right') #凡例
ax3.legend(loc = 'upper right') #凡例
ax4.legend(loc = 'upper right') #凡例
fig.tight_layout()              #レイアウトの設定
plt.show()

実行結果は以下のようになります.

graph_align.png

解説

  • fig, axesオブジェクトの作成

コメントにあるように,add_subplot()の引数は行,列,場所となります.

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4)

一行で以下のように記述することもでいます.

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

このようにした場合,後半部分を以下のように変更すれば同じ結果が得られます.

axes[0,0].plot(t, y1, color=c1, label=l1) # ax1 = axes[0,0]
axes[0,1].plot(t, y2, color=c2, label=l2) # ax2 = axes[1,0]
axes[1,0].plot(t, y3, color=c3, label=l3) # ax3 = axes[1,0]
axes[1,1].plot(t, y4, color=c4, label=l4) # ax4 = axes[1,1]

あとは,前回のように各種設定を必要に応じてしてあげれば完成です.

まとめ

いかがだったでしょうか?
グラフを並べて描画して比較したいこともよくあると思うのでそのようなときに便利だと思います.
コードに関して建設的な意見があればコメントいただけると助かります.

Why not register and get more from Qiita?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
Comments
No comments
Sign up for free and join this conversation.
If you already have a Qiita account
Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
You need to log in to use this function. Qiita can be used more conveniently after logging in.
You seem to be reading articles frequently this month. Qiita can be used more conveniently after logging in.
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
ユーザーは見つかりませんでした