Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

9.1

 

Matplotlib API

の概要

279

この本には、

Matplotlib

の幅広く奥深い機能を包括的に取り扱えるほどのスペースはありま

せん。ここでは、助走して走り出すための足がかりを伝えれば十分でしょう。高度な機能を

学ぶための参考書としては、

Matplotlib

のギャラリーやドキュメントが最も優れています。

9.1.1

 図とサブプロット

Matplotlib

のプロット機能は

Figure

オブジェクトに含まれています。新たな図を作成するには

plt.

figure

を使います。

In [16]: fig = plt.figure()

なお、これを実行すると、

IPython

では空のプロットウィンドウが開きます。しかし

Jupyter

では、さ

らにコマンドをいくつか実行するまでは、何も現れません。また、

plt.figure

にはたくさんのオプショ

ンがありますが、その中の

1

つである

figsize

を使うと、図をディスクに保存した際に、図のサイズや

縦横比が指定さ

れた通りになっていることが保証されます。

空の図にはプロットできません。

add_subplot

を使って、サブプロット

＊

1

を

1

つ以上作る必要がありま

す。

In [17]: ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)

これは、図のレイアウトを

2

×

2

（すなわち最大で合計

4

つの図を含めることができます）にして、

4

つ

のサブプロットのうち最初のもの（番号は

1

から振られます）を選択する、という意味です。この後に

2

つのサブプロットを追加すると、図