Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

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4

章 

Matplotlib

による可視化

sharex

と

sharey

を指定したことで、グリッドの内側のラベルが自動的に削除され簡潔になって

いる点に注目してください。メソッドの戻り値として得られる

ax

は

NumPy

配列として返され、標

準の配列インデクス表記を使用して目的の軸を指定できます（図 4-64）。

In[7]: # axes are in a two-dimensional array, indexed by [row, col]

for i in range(2):

ax

は

2

次元配列として

[

行

,

列

]

で

指定可能

for j in range(3):

ax[i, j].text(0.5, 0.5, str((i, j)),

fontsize=18, ha='center')

fig

図4-64　グリッド内のサブプロットの特定

plt.subplot()

とは異なり、

plt.subplots()

は

Python

の

0

ベースインデクス付けと一貫していま

す。

4.10.4

 

plt.GridSpec

：より複雑な配置

単純なグリッドではなく、複数の行や列にまたがるサブプロットを作るには、

plt.GridSpec()

が最適なツールです。

plt.GridSpec()

オブジェクトを作成しただけではプロットを描画しません。

これは

plt.subplot()

が認識する単なるインターフェースです。例えば、幅と高さを指定した

2

行

3

列のグリッドの

gridspec

は、次のように作成します。

In[8]: grid = ...