【Python】Matplotlibでグラフを上下または左右に並べる方法

データの可視化には、棒グラフや折れ線グラフがよく使われます。それぞれのグラフは異なるデータ特性を伝えるのに役立ちますが、Matplotlibを使えば簡単に作成可能です。このブログでは、棒グラフとマーカー付き折れ線グラフを作成する方法を解説します。さらに、上下や左右にサブプロットとして配置する例も紹介します。データを効果的に伝えるグラフ作成を学んでいきましょう！

上下に並べる例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# データ生成
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [5, 7, 3, 8]
x = np.arange(1, 11)
y = np.random.randint(1, 10, size=10)

# サブプロット作成（上下配置）
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))

# 上段：棒グラフ
ax[0].bar(categories, values, color='skyblue', edgecolor='black')
ax[0].set_title('Bar Chart')
ax[0].set_ylabel('Values')

# 下段：マーカー付き折れ線グラフ
ax[1].plot(x, y, marker='o', linestyle='-', color='orange', label='Random Data')
ax[1].set_title('Line Chart with Markers')
ax[1].set_xlabel('Index')
ax[1].set_ylabel('Value')
ax[1].legend()

# レイアウト調整
plt.tight_layout()
plt.show()
 

左右に並べる例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# データ生成
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [5, 7, 3, 8]
x = np.arange(1, 11)
y = np.random.randint(1, 10, size=10)

# サブプロット作成（左右配置）
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 6))

# 左：棒グラフ
ax[0].bar(categories, values, color='lightgreen', edgecolor='black')
ax[0].set_title('Bar Chart')
ax[0].set_ylabel('Values')

# 右：マーカー付き折れ線グラフ
ax[1].plot(x, y, marker='s', linestyle='--', color='purple', label='Random Data')
ax[1].set_title('Line Chart with Markers')
ax[1].set_xlabel('Index')
ax[1].set_ylabel('Value')
ax[1].legend()

# レイアウト調整
plt.tight_layout()
plt.show()
 

 

 

 

 - Python