Matplotlib のサブプロットは、複数のデータセットを使用したデータの視覚化をどのように強化できますか?

複数のサブプロットがデータの視覚化を容易にする方法

複数のデータセットを操作する場合、matplotlib のサブプロット機能の複雑さを理解することが重要です。この記事では、サブプロット メソッドの微妙な違いを掘り下げ、その機能と制限を強調します。

サンプル コード fig では、axes には Figure 全体とそれに対応するサブプロットの両方が含まれます。その後、サブプロットは多次元配列として axes 変数に保存されます。

この概念をさらに説明するために、2x2 グリッドにプロットする 2 つのデータ セットがあるシナリオを考えてみましょう。次のコードは、これを実現する方法を示しています。

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(10)
y = range(10)

fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

for row in ax:
    for col in row:
        col.plot(x, y)

plt.show()

このコードは、4 つのサブプロットを持つ図を生成します。各サブプロットには ax 配列経由でアクセスできるため、個別にカスタマイズできます。結果として得られる視覚化により、データの包括的な概要が提供され、迅速な比較と洞察が可能になります。

また、図とサブプロットを個別に作成したい場合は、次のコードを使用できます:

fig = plt.figure()

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x, y)

plt.show()

この方法でも必要なサブプロットのグリッドが生成されますが、追加の手順が必要となり、以前のアプローチの優雅さが欠けています。したがって、サブプロットの有用性を理解することは、効率的かつ簡潔なデータ視覚化タスクにとって非常に重要です。

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