Matplotlibは、視覚化を作成するための強力なPythonライブラリです。複数のサブプロットを扱う場合、明確なラベル付けが不可欠です。この記事では、Matplotlibのサブプロットに効率的にタイトルを追加する方法を探ります。
目次
set_title()によるサブプロットタイトルの追加
最も簡単な方法は、サブプロットオブジェクトに対して直接set_title()メソッドを使用することです。この方法は直感的で非常に読みやすいです。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# サンプルデータ
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# サブプロットの作成
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(8, 6))
# タイトルの追加
axes[0].plot(x, y1)
axes[0].set_title('Sine Wave')
axes[1].plot(x, y2)
axes[1].set_title('Cosine Wave')
# レイアウトの調整
plt.tight_layout()
plt.show()
title.set_text()によるサブプロットタイトルの設定
あるいは、サブプロットオブジェクトのtitle属性を使用することもできます。この属性のset_text()メソッドは、タイトルテキストを変更します。機能的にはset_title()と等価ですが、構文がわずかに異なります。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# サンプルデータ
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# サブプロットの作成
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(8, 6))
# タイトルの追加
axes[0].plot(x, y1)
axes[0].title.set_text('Sine Wave')
axes[1].plot(x, y2)
axes[1].title.set_text('Cosine Wave')
plt.tight_layout()
plt.show()
plt.gca()の使用
plt.gca()（get current axes）は、現在アクティブなaxesを返します。単一のサブプロットの場合や、アクティブなaxesがわかっている場合は便利ですが、複数のサブプロットの場合は、明確性が低く、保守性が悪くなります。可読性のために、サブプロットオブジェクトを直接参照することをお勧めします。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.plot(x, y1)
plt.gca().set_title('Sine Wave using gca()')
plt.show()
ベストプラクティスと考慮事項
特に複数のサブプロットがある場合、明確性と保守性を考慮して、axes[i].set_title()またはaxes[i].title.set_text()を直接使用することをお勧めします。plt.gca()は控えめに使用する必要があります。要素の重なりを防ぐために、常にplt.tight_layout()を使用してください。各サブプロットに表示されるデータを正確に反映する説明的なタイトルを使用することを検討してください。