Matplotlibプロットサイズ完全マスターガイド

Matplotlibは、視覚化を作成するための強力なPythonライブラリです。プロットの生成は簡単ですが、読みやすさとプレゼンテーションのためにサイズを制御することが重要です。この記事では、Matplotlibプロットのサイズを調整する様々な方法について説明します。

目次

1. figure()でfigsizeを設定する
2. グローバルな変更のためのrcParamsを変更する
3. set_figheight()とset_figwidth()を使う
4. set_size_inches()を使う
5. 図表形式とsavefig()

1. figure()でfigsizeを設定する

最も簡単な方法は、matplotlib.pyplot.figure()でfigsize引数を指定することです。figsizeは、インチ単位のタプル（幅、高さ）を取ります。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

fig = plt.figure(figsize=(10, 6))  # 幅10インチ、高さ6インチ
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)
plt.show()

2. グローバルな変更のためのrcParamsを変更する

すべてプロットのデフォルトの図表サイズを変更するには、rcParams辞書を変更します。これにより、上書きされない限り、デフォルトサイズが設定されます。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np

mpl.rcParams['figure.figsize'] = (8, 4)  # デフォルト：8x4インチ

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.cos(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()

3. set_figheight()とset_figwidth()を使う

図表オブジェクトのset_figheight()とset_figwidth()メソッドを使用して、図表作成後にサイズを調整します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.exp(-x)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)

fig.set_figheight(5)  # 高さ5インチ
fig.set_figwidth(12) # 幅12インチ
plt.show()

4. set_size_inches()を使う

set_size_inches()は、（幅、高さ）のタプルを取ることで、寸法を変更する簡潔な方法を提供します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x**2

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)

fig.set_size_inches(7, 3) # 7x3インチ
plt.show()

5. 図表形式とsavefig()

図表形式（PNG、PDF、SVG）は、保存された出力サイズに影響します。高解像度の形式（SVG）はスケーラブルです。savefig()を使用して、形式と解像度（dpi）を制御します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# ... (プロットコード) ...

plt.savefig("myplot.png", dpi=300)  # 高解像度PNG
plt.savefig("myplot.pdf")          # ベクタ形式
plt.savefig("myplot.svg")          # ベクタ形式

これらの方法は、明確で視覚的に魅力的な視覚化のためのMatplotlibプロットサイズの管理において柔軟性を提供します。