[解決済み] matplotlib のサブプロットにおける行と列のヘッダ

質問

のループで生成されたサブプロットのグリッドに行と列のヘッダを追加するベストプラクティスは何ですか？ matplotlib ? いくつか思いつきますが、特にきちんとしたものではありません。

1. カラムの場合、ループにカウンタを付けると set_title() を使うことができます。行の場合、これはうまくいきません。あなたは text をプロットの外側に描く必要があります。
2. 上にサブプロットの余分な行と左にサブプロットの余分な列を追加し、そのサブプロットの真ん中にテキストを描画します。

より良い代替案を提案できますか？

どのように解決するのですか？

これを行うにはいくつかの方法があります。 簡単な方法は、プロットの y-ラベルとタイトルを利用し、その上で fig.tight_layout() を使ってラベルのためのスペースを確保することです。 あるいは、適切な場所に追加のテキストを配置するために annotate で適切な位置にテキストを配置し、半手作業でスペースを確保することもできます。

軸にyラベルがない場合、軸の最初の行と列のタイトルとyラベルを悪用するのは簡単です。

import matplotlib.pyplot as plt

cols = ['Column {}'.format(col) for col in range(1, 4)]
rows = ['Row {}'.format(row) for row in ['A', 'B', 'C', 'D']]

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=3, figsize=(12, 8))

for ax, col in zip(axes[0], cols):
    ax.set_title(col)

for ax, row in zip(axes[:,0], rows):
    ax.set_ylabel(row, rotation=0, size='large')

fig.tight_layout()
plt.show()

<イグ

Yラベルがある場合、またはもう少し柔軟性がある方が良い場合は annotate を使用してラベルを配置することができます。 これはより複雑ですが、行と列のラベルに加えて、個々のプロットタイトル、yラベル、などを持つことができます。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import offset_copy


cols = ['Column {}'.format(col) for col in range(1, 4)]
rows = ['Row {}'.format(row) for row in ['A', 'B', 'C', 'D']]

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=3, figsize=(12, 8))
plt.setp(axes.flat, xlabel='X-label', ylabel='Y-label')

pad = 5 # in points

for ax, col in zip(axes[0], cols):
    ax.annotate(col, xy=(0.5, 1), xytext=(0, pad),
                xycoords='axes fraction', textcoords='offset points',
                size='large', ha='center', va='baseline')

for ax, row in zip(axes[:,0], rows):
    ax.annotate(row, xy=(0, 0.5), xytext=(-ax.yaxis.labelpad - pad, 0),
                xycoords=ax.yaxis.label, textcoords='offset points',
                size='large', ha='right', va='center')

fig.tight_layout()
# tight_layout doesn't take these labels into account. We'll need 
# to make some room. These numbers are are manually tweaked. 
# You could automatically calculate them, but it's a pain.
fig.subplots_adjust(left=0.15, top=0.95)

plt.show()