【matplotlib】tight_layoutの挙動を確認してみた[Python]

2023年10月6日2023年11月18日

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matplotlib

前回、日時のデータが入った列を丸ごとdatetime型に変更する方法（pd.to_datetime）とさらに秒数に変換する方法(.dt.total_seconds)を紹介しました。

タイトル、X軸ラベル、Y軸ラベルなしの場合

まずはタイトル、X軸ラベル、Y軸ラベルなしのパターンです。

randomモジュールを使ってランダムなデータを作成してグラフ化してみます。

import random
import matplotlib.pyplot as plt

x = range(10)
y = [random.randrange(100) for _ in x]

fig = plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.savefig("test0.png")

この場合は「tight_layout」がない場合です。

これで保存された画像はこんな感じになります。

今回は出力された画像のエリアが分かりやすいように枠をつけておきますが、これはmatplotlibで出力された枠ではないので、ご注意ください。

次にtight_layoutありの場合です。

import random
import matplotlib.pyplot as plt

x = range(10)
y = [random.randrange(100) for _ in x]

fig = plt.figure()
plt.plot(x, y)
fig.tight_layout()
plt.savefig("test1.png")

実行結果

「tight_layout」ありなしで比べてみると、tight_layoutありだと画像エリアのギリギリまでグラフが引き伸ばされていることが分かります。

ちなみに画像エリアとしてはどちらも「640 x 480」です。

またもう一つ気になるのはJupyter Notebook上での表示です。

結構、Jupyter Notebook上での表示と保存された画像の見た目が違っていることがあるので確認してみましょう。

tight_layoutなしの場合、保存されたグラフではグラフの周りに余白があったのですが、Jupyter Notebook上では余白は見えないという違いがあるように見えました。

タイトル、X軸ラベル、Y軸ラベルありの場合

次にタイトル、X軸ラベル、Y軸ラベルありの場合を見てみましょう。

まずはtight_layoutなしの場合です。

import random
import matplotlib.pyplot as plt

x = range(10)
y = [random.randrange(100) for _ in x]

fig = plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.title("TITLE", fontsize=50)
plt.xlabel("XLABEL", fontsize=50)
plt.ylabel("YLABEL", fontsize=50)
plt.savefig("test2.png")

実行結果

tight_layoutなしの場合、タイトルやX軸ラベル、Y軸ラベルが切れてしまいました。

次にtight_layoutありの場合です。

import random
import matplotlib.pyplot as plt

x = range(10)
y = [random.randrange(100) for _ in x]

fig = plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.title("TITLE", fontsize=50)
plt.xlabel("XLABEL", fontsize=50)
plt.ylabel("YLABEL", fontsize=50)
fig.tight_layout()
plt.savefig("test3.png")

実行結果