Python matplotlibで複数のグラフを描画する | エンジニアすみきちのブログ

Table of Contents

こちらを読むと

Pythonのグラフライブラリmatplotlibで複数のグラフを描画する方法が分かります。
記事の所要時間は10分です。

記事を書いたきっかけ

Pythonのmatplotlibは、データのグラフを描画するのに便利なのですが、コーディングに少しクセがあり、なかなか覚えられずにいました。

そのため都度調べながら使っていたのですが、描画が思った通りにいかないことが多々あり、トラブルシュートに時間がかかるため、理解したことを残そうと思った次第です。

今回はよく使うけれどもクセがある、複数グラフの描画について書きます。

複数グラフの枠を表示

基本ですが、まずはmatplotlib.pyplotのインポートです。

import matplotlib.pyplot as plt

1	import matplotlib.pyplot as plt

次に、subplots関数を呼び出します。これで、複数グラフ描画の”枠”ができます。

fig, (ax1, ax2, ax3, ax4) = plt.subplots(4, 1, figsize=(8, 10))

1	fig, (ax1, ax2, ax3, ax4) = plt.subplots(4, 1, figsize=(8, 10))

subplots関数で複数のグラフを表示できます。この関数を実行しただけだと、グラフの枠のみが表示されるので、中身はこの後で入れていくのです。

subplotsの第1引数と第2引数の4, 1は、縦に4つ、横に1つのグラフを作ることを表します。引数figsize=(8, 8)は、グラフ全体のサイズをインチ単位で指定しています。

グラフの中身を表示

次は実際にグラフの中身を入れていきます。
先ほどのプログラムに、以下を追加します。

# dfにグラフ描画するデータが読み込まれているとします。


# histメソッドでヒストグラムを描画。'ax1'で1つ目のグラフを指定。
df['n_tokens_content'].hist(ax=ax1, bins=100)
# グラフの目盛りのサイズを14に指定。
ax1.tick_params(labelsize=14)
# グラフのx軸ラベルを指定。
ax1.set_xlabel('Article word count', fontsize=14)
# グラフのy軸ラベルを指定。
ax1.set_ylabel('Number of articles', fontsize=14)

# dfにグラフ描画するデータが読み込まれているとします。

# histメソッドでヒストグラムを描画。'ax1'で1つ目のグラフを指定。

df['n_tokens_content'].hist(ax=ax1, bins=100)

# グラフの目盛りのサイズを14に指定。

ax1.tick_params(labelsize=14)

# グラフのx軸ラベルを指定。

ax1.set_xlabel('Article word count', fontsize=14)

# グラフのy軸ラベルを指定。

ax1.set_ylabel('Number of articles', fontsize=14)

すると、1つ目のグラフ(ax1)に描画されます。

同様に、ax2～ax4に描画していきます。

df['minmax'].hist(ax=ax2, bins=100)
ax2.tick_params(labelsize=14)
ax2.set_xlabel('Min-max scaled word count', fontsize=14)
ax2.set_ylabel('Number of articles', fontsize=14)

df['standardized'].hist(ax=ax3, bins=100)
ax3.tick_params(labelsize=14)
ax3.set_xlabel('Standardized word count', fontsize=14)
ax3.set_ylabel('Number of articles', fontsize=14)

df['l2_normalized'].hist(ax=ax4, bins=100)
ax4.tick_params(labelsize=14)
ax4.set_xlabel('L2-normalized word count', fontsize=14)
ax4.set_ylabel('Number of articles', fontsize=14)

df['minmax'].hist(ax=ax2, bins=100)

ax2.tick_params(labelsize=14)

ax2.set_xlabel('Min-max scaled word count', fontsize=14)

ax2.set_ylabel('Number of articles', fontsize=14)

df['standardized'].hist(ax=ax3, bins=100)

ax3.tick_params(labelsize=14)

ax3.set_xlabel('Standardized word count', fontsize=14)

ax3.set_ylabel('Number of articles', fontsize=14)

df['l2_normalized'].hist(ax=ax4, bins=100)

ax4.tick_params(labelsize=14)

ax4.set_xlabel('L2-normalized word count', fontsize=14)

ax4.set_ylabel('Number of articles', fontsize=14)

グラフ間隔の調整

複数のグラフ間隔が狭いので、subplots_adjustメソッドで調整します。

# 余白を設定
plt.subplots_adjust(wspace=0.0, hspace=0.6)

1 2	# 余白を設定 plt.subplots_adjust(wspace=0.0, hspace=0.6)

最終的にこのようになりました。

まとめ

matplotlibで複数のグラフを描画する方法が分かりました。

matplotlibは少しクセがあるのですが、一度使い方をしっかり学んでおけば、データ分析が速くなりそうですね！

Reference

機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践

<br />