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fig, ax = plt.subplot()を使う方が良い?

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okmaru

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複数の図を生成したり、関数内で図の生成をする時には
pltを多用しすぎるのはあまり良くないのでしょうか。

(ex.) 
plt.set_xlabel("xlabel")

実際には
fig, ax = plt.subplot() を用いて
ax.set_xlabel("xlabel") としました。

なぜfig, ax = plt.subplot()を使う方が良いのでしょうか。
またどういう場面で、fig, ax = plt.subplot()を使うのが良いのでしょうか。

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回答 1

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ご質問の例は実行時エラーになりますのでちょっと変えて

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2], [2, 1])
plt.show()


だと仮定しましょう。これを

import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(111)
plt.plot([1, 2], [2, 1])
plt.show()


こう書いてみても大差ないと思います。plt.subplotはAxesを返しますが別にそれをアプリケーション側で覚えておかなくても、pyplot自信が「今どのFigure、Axesが描画対象か」を管理してくれているのでpyplotが覚えている現在のFigure, 現在のAxesへ何かしたいならplot.xxxx(...)で大抵のことができるようになっています。ですので、どちらでもお好きな方をどうぞという感じです。

しかしながら次のコードを考えてみますと・・・

例1:

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax1 = plt.add_subplot(121)
ax2 = plt.add_subplot(122, projection='3d')
... 何かを計算 ...
ax1.plot(...)   # 一つ目のAxesに2D描画
ax2.plot(...)   # 二つ目のAxesに3D描画
... 何かを計算 ...
ax1.plot(...)   # 一つ目のAxesに2D描画
ax2.plot(...)   # 二つ目のAxesに3D描画
...
plt.show()


例2:

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax1 = plt.add_subplot(121)
... 何かを計算 ...
ax1.plot(...)   # 一つ目のAxesに2D描画
... 何かを計算 ...
ax1.plot(...)   # 一つ目のAxesに2D描画

ax2 = plt.add_subplot(122, projection='3d')
... 何かを計算 ...
ax2.plot(...)   # 二つ目のAxesに3D描画
... 何かを計算 ...
ax2.plot(...)   # 二つ目のAxesに3D描画
...
plt.show()


pyplotのメソッドのみを用いて描画する場合、例2の処理順序なら置き換えやすいでしょう。しかし例1のような処理順序だとどうでしょう。おそらくできない(ないしはしづらい)でしょうね。

要するにオブジェクト指向的にplotとかset_xlabelとかその他もろもろの操作対象が「どのFigure」あるいは「どのAxes」なのかをメソッドのレシーバーに直接指示すればよいというプログラミングの仕方の方が論理の組み立てが柔軟に行える場合があるということだと思います。また特にそのような制御上の制約がなくても、オブジェクト指向的に書いた方が「何をどの対象に行おうとしているか」がより分かり易い記述となるともいえるでしょう。

どちらか一方が絶対的によいというわけではないと思います。ただ一つのAxesへ描画するならpyplotを直接使ったほうがシンプルかも知れません。しかし複数のAxesで描画するならFigureやAxesを直接操作対象にしたほうがよいかも知れません。いずれにせよFigureやAxesに対するオブジェクト指向的な操作方法に「慣れている」のと「慣れていない」のではプログラミングの幅が変わってくるような気がします。

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