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チュートリアル
Matplotlib
Matplotlibのセーブフィグがラベルを切り捨てる問題を修正する方法:詳細ガイド

Matplotlibのセーブフィグがラベルを切り捨てる問題を修正する方法:総合ガイド

あなたはMatplotlibで完璧なプロットを作り上げるために数時間かけましたが、 savefig 関数を使用して保存しようとすると、ラベルが切り捨てられていることがわかります。特に、あなたのxlabelが2行分の高さを持っている科学や数学のプロットで複雑なラベルを使用することがよくありますが、正しく表示されないことがあります。しかし、心配する必要はありません。 この記事では、Matplotlibの savefig 関数でラベルが切り捨てられている問題を修正するためのいくつかの方法を探ります。

問題を理解する

問題を解決する前に、なぜこの問題が発生するのかを理解しましょう。科学や数学のプロットで複雑なラベルを使用することが一般的であり、それらはしばしばTe X式を使用してレンダリングされることがあります。これらのラベルは「高い」ことがあり、つまり、複数の行にまたがっています。そのため、保存された図のラベルの下部が切り捨てられる場合があります。以下はそのような場合の例です。

import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.figure()
plt.ylabel(r'$\ln\left(\frac{x_a-x_b}{x_a-x_c}\right)$')
plt.xlabel(r'$\ln\left(\frac{x_a-x_d}{x_a-x_e}\right)$', fontsize=50)
plt.title('Example with matplotlib 3.4.2\nMRE no longer an issue')
plt.show()

この例では、 ylabel は表示されますが、 xlabel は下部が切り捨てられています。

subplots_adjust メソッド

この問題の一般的な解決方法は、 subplots_adjust 関数を使用してプロットの余白を調整することです。 subplots_adjust 関数は、 plt.gcf() で取得した現在の図または plt.subplots_adjust() を直接プロットに適用できます。以下はその使い方です。

plt.gcf().subplots_adjust(bottom=0.15)
# or
plt.subplots_adjust(bottom=0.15)

この方法は、下部マージンを調整して、xlabel のためのスペースを確保します。

tight_layout メソッド

Matplotlibには、指定された余白を与えるためにサブプロットパラメータを自動的に調整する tight_layout 関数が導入されています。 この関数は、切り捨てられたラベルの問題に対するきれいな解決策を提供するため、素晴らしいです。

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, nrows=2, figsize=(8, 6))
axes = axes.flatten()
 
for ax in axes:
    ax.set_ylabel(r'$\ln\left(\frac{x_a-x_b}{x_a-x_c}\right)$')
    ax.set_xlabel(r'$\ln\left(\frac{x_a-x_d}{x_a-x_e}\right)$')
 
plt.tight_layout()
plt.show()

plt.tight_layout() を呼び出すことで、Matplotlibは自動的にサブプロットの軸を調整し、ラベルが重なったり切り捨てられたりしないようにします。

bbox_inches='tight'を使用して図を保存する

図を保存する際にラベルが切れないようにする別の方法は、 savefig関数でbbox_inches='tight'を指定することです。

plt.savefig('myfile.png', bbox_inches="tight")

このオプションにより、プロットのすべての要素、ラベルを含むすべての要素が、プロットが保存されたときに境界ボックスに収まるようになります。

次のセクションでは、図の自動レイアウト設定について深く掘り下げ、問題を修正する方法を見てみましょう。

自動レイアウトの調整

Matplotlibには、プロットのレイアウトを自動的に調整するオプションがあります。これは、コードが異なる構成のマシンで一貫したプロットを生成する場合に特に便利です。設定方法は以下の通りです。

実行時にrcParamsを更新する

実行時にrcParamsを更新することができます。これにより、コードが実行されるときに自動レイアウト調整設定が有効になるようにできます。方法は次のとおりです。

from matplotlib import rcParams
rcParams.update({'figure.autolayout': True})

Matplotlibrcファイルの設定

また、matplotlibrcファイルでレイアウトの自動調整を直接設定することもできます。

figure.autolayout : True

この設定は、異なるマシンや環境でのあなたのプロットの一貫性を確保するのに役立ちます。

これで、Matplotlibのsavefig関数がラベルを切断する問題を修正する方法について理解する良い理解が得られたはずです。覚えておいて、最良の解決策はあなたの特定のニーズや状況に応じて異なるため、これらの方法を試して、最適なものを見つけることを恐れないでください。

Matplotlibの代替:PyGWalkerでデータを可視化する

Pandasデータフレームを視覚化するためにMatplotlibを使用する代わりに、PyGWalker (opens in a new tab)というオープンソースのPythonライブラリがあります。

PyGWalkerを使用したデータ可視化 (opens in a new tab)

Pythonコーディングで複雑な処理を完了する必要はもうありません。データをインポートして、変数をドラッグアンドドロップしてさまざまなデータ視覚化を作成できます。操作のクイックデモビデオは次のとおりです。


Jupyter NotebookでPyGWalkerを使用する方法は次のとおりです。

pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)

Google Colab/Kaggle Notebookで試してみることもできます。

Kaggle ノートブックでPyGWalkerを実行する (opens in a new tab)Google ColabでPyGWalkerを実行する (opens in a new tab)GitHubでPyGWalkerに⭐️をつける (opens in a new tab)
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PyGWalkerはオープンソースコミュニティのサポートによって作られています。PyGWalkerのGitHub (opens in a new tab)をチェックして、私たちにスターをつけてください!

よくある質問

  1. Matplotlibのsavefig 関数を使うと、ラベルが切れてしまうのはなぜですか? これは、ラベルが「長い」場合、例えばTeXの数式が含まれており、複数行にまたがっている場合に起こります。Matplotlibは、これらのラベルに合わせて自動的にプロットの余白を調整しないため、ラベルが切れることがあります。

  2. Matplotlibのtight_layout関数とは? tight_layout関数は、指定された余白を与えて自動的にサブプロットパラメータを調整するMatplotlibの機能です。ラベルが重複したり、切れたりしないようにします。

  3. savefig関数でのbbox_inches='tight'の役割は何ですか? savefig関数でのbbox_inches='tight'オプションは、プロットが保存されたときに、ラベルを含むすべてのプロット要素が境界ボックス内に収まるようにします。これにより、保存された図でラベルが切れるのを防ぎます。