【Matplotlib】軸の設定まとめ！目盛り，スケール，リミット(Axis)

Matplotlibで軸に関する設定は様々あるため，分からないことはよくあります。目盛り、スケール、リミットの設定について戸惑っていることでしょう。

この記事では、Matplotlibで軸をカスタマイズする方法を詳しく説明します。目盛りの設定、スケールの変更、軸の範囲の制御など、具体的な手順を紹介します。

記事を読み終えた後、Matplotlibを使ってグラフの軸を自在に設定できるようになります。これにより、データの可視化がさらに効果的に行えるようになります。

初心者向けのチュートリアルは下記記事を参考にしてください

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グラフの構成

Matplotlibのグラフ構成は下図のようになっています。構成要素はおおきくFigure, Axes, Axis, Artistの４つですが，互いに含み合っているので少し複雑です

今回は特にAxesとAxisに注目して解説しています

軸ラベル (Axes.set_xlabel, set_ylabel)

軸のラベルをAxes.set_xlabelとAxes.set_ylabelで設定できます

ax.set_xlabel('X Label'), ax.set_ylabel('Y Label')

下記のタブにコードとフローチャートで解説します

# step0 ライブラリの読み込み
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# step1 データの作成
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = 4 + 2 * np.sin(2 * x)
y2 = 4 + 2 * np.cos(2 * x)

# step2 グラフフレームの作成
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))

# step3 グラフの描画
ax.plot(x, y1, 'o--')
ax.plot(x, y2, 'D--')

# step4 軸の設定
# 軸ラベル設定
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')

ax.set_title('Label')

# step5 Figureの呼び出し
plt.show()

軸ラベルの軸からの距離 (labelpad)

目盛りと目盛りラベルを含む，軸のバウンディングボックスからの距離です

float値で指定し，デフォルトは4です

# step4 軸の設定
# 軸ラベル設定
ax.set_xlabel('X Label', labelpad=-10)
ax.set_ylabel('Y Labelpad=20', labelpad=20)

軸ラベルの位置 (loc)

軸ラベルの位置はAxes.set_xlabelとAxes.set_ylabelにlocを設定します

X label : loc=(‘left’, ‘center’, ‘right’)

Y label : loc=(‘bottom’, ‘center’, ‘top’)

# step4 軸の設定
# 軸ラベル設定
ax.set_xlabel('X Label', loc='left')
ax.set_ylabel('Y Label', loc='top')

軸ラベルの外観 (Text)

Textクラスは軸ラベルの文字の外観を設定できます

X label : Times New Roman, イタリック体

Y label : 太字，サイズ16, 赤色

# step4 軸の設定
# 軸ラベル設定
ax.set_xlabel('X Label', fontfamily='Times New Roman', fontstyle='italic')
ax.set_ylabel('Y Label', fontweight='bold', fontsize=16, color='red')  

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軸リミット (Axes.set_xlim, set_ylim)

軸の上限と下限をAxes.set_xlimとAxes.set_ylimで設定できます

ax.set_xlim(0, 8), ax.set_ylim(0, 8)

下記のタブにコードとフローチャートで解説します

# step0 ライブラリの読み込み
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# step1 データの作成
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = 4 + 2 * np.sin(2 * x)
y2 = 4 + 2 * np.cos(2 * x)

# step2 グラフフレームの作成
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))

# step3 グラフの描画
ax.plot(x, y1, 'o--')
ax.plot(x, y2, 'D--')

# step4 軸の設定
# 軸ラベル
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')     

# 軸リミット
ax.set_xlim(0, 8)
ax.set_ylim(0, 8)

# タイトル
ax.set_title('Axis Limit')

# step5 Figureの呼び出し
plt.show()

上限か下限の片側のみ

Axes.set_xlimはleft，Axes.set_ylimはtopのみ指定します

ax.set_xlim(0), ax.set_ylim(None, 8)

# step4 軸の設定
# 軸リミット
ax.set_xlim(0)
ax.set_ylim(None, 8)

逆方向の軸, 減少軸

軸リミットの順序を反転させることで、減少軸を使用することができます。

ax.set_xlim(8, 0)

# step4 軸の設定
# 軸リミット
ax.set_xlim(8, 0)
ax.set_ylim(0, 8)

軸の対数スケール (Axes.xscale, yscale)

軸のスケールをAxes.set_xscaleとAxes.set_yscaleで設定できます

ax.set_xscale('linear'), ax.set_yscale('log')

下記のタブにコードとフローチャートで解説します

# step0 ライブラリのインストール
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# step1 データの作成
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.exp(1.2*x) + np.sin(2*x)
y2 = np.exp(x) + 2*np.cos(x)

# step2 グラフフレームの作成
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4), constrained_layout=True)

# step3 グラフの描画
ax.plot(x, y1)
ax.plot(x, y2)

# step4 軸ラベル，タイトルの設定
ax.set_xlabel('linear')
ax.set_ylabel('linear')
ax.set_title('Axis Scale')

# step5 スケールの設定
ax.set_xscale('linear')
ax.set_yscale('linear')

# step6 グラフの呼び出し
plt.show()

# step5 スケールの設定
ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('linear')

# step5 スケールの設定
ax.set_xscale('linear')
ax.set_yscale('log')

# step5 スケールの設定
ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')

目盛り (Axes.set_xticks, Axes.set_yticks)

目盛りの位置や文字列表示などをAxes.set_xticks, Axes.set_yticksで設定できます

ax.set_xticks([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]), ax.set_yticks([0, 4, 8])

# step0 ライブラリの読み込み
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# step1 データの作成
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = 4 + 2 * np.sin(2 * x)
y2 = 4 + 2 * np.cos(2 * x)

# step2 グラフフレームの作成
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))

# step3 グラフの描画
ax.plot(x, y1, 'o--')
ax.plot(x, y2, 'D--')

# step4 軸の設定
# 軸ラベル
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
# 軸リミット
ax.set_xlim(0, 8)
ax.set_ylim(0, 8)

# 目盛り
ax.set_xticks([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
ax.set_yticks([0, 4, 8])
ax.set_title('Axis Ticks')

# step5 Figureの呼び出し
plt.show()

文字列の目盛り (labels)

labelsは目盛りを文字列にします

文字列の位置は先ほど使用したticksで決定されます

ticksとlabelsの要素数は同じにしてください

# step4 軸の設定
# 目盛り
ax.set_xticks(
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 
    labels=['a', 'b', 'c', 'e', 'f', 'g','h', 'i', 'j']
)
ax.set_yticks([0, 4, 8])

マイナー目盛り (minor)

Axes.set_xticksはデフォルトでメジャー目盛りを指定し，minor=Trueでマイナー目盛りを指定できます

下記数値を指定したときに，メジャー目盛りとマイナー目盛りで比較しました

ax.set_xticks([2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5])

# step4 軸の設定
# 目盛り
ax.set_xticks([2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5])

メジャー目盛りminor=False

マイナー目盛りminor=True

目盛りのカスタム (Axes.tick_params)

Axes.tick_paramsは目盛り，目盛りラベル，グリッド線の外観を変更します。

本記事ではいくつかのカスタムのみ紹介します

x軸 : 目盛りの色と向き，幅
y軸 : ラベルの色とサイズ

# step4 軸の設定
# x軸，目盛りの色と向き，幅
ax.tick_params('x', color='red', direction='in', width=5)
# y軸，ラベルの色とサイズ
ax.tick_params('y', labelcolor='red', labelsize=16)

軸の追加と削除

軸を追加したり，削除する方法について解説します

Pythonコードのstep1データの作成とstep2グラフフレームの作成は前章までと同じです

軸の追加 (Axes.twinx)

Matplotlibで軸を増やすには，Axes.twinx関数(or twiny)を使います

twin1 = ax.twinx()

# step3 y軸の作成
twin1 = ax.twinx()

# step4 グラフの描画
ax.plot(x, y1, color='C0')
twin1.plot(x, y2, color='C1')

# step4 軸の設定
# 軸ラベル
ax.set_xlabel('X label')
ax.set_ylabel('Y1')
twin1.set_ylabel('Y2')
# 軸の色
ax.tick_params(axis='y', colors='C0')
twin1.tick_params(axis='y', colors='C1')

ax.set_title('Twin Axis Ticks')

# step5 Figureの呼び出し
plt.show()

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枠の削除

グラフの枠はspinesを使用します

top, right, left, bottomから非表示にする枠を指定します
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)

# step3 グラフの描画
ax.plot(x, y1, 'o--')
ax.plot(x, y2, 'D--')

# step4 軸の設定
# 枠の削除
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)

目盛りの削除

グラフの目盛りはAxisクラスを使用します

ax.yaxis.set_visible(False)

# step3 グラフの描画
ax.plot(x, y1, 'o--')
ax.plot(x, y2, 'D--')

# step4 軸の設定
# y軸目盛りの削除
ax.yaxis.set_visible(False)

y軸目盛りと枠の削除

枠の削除と目盛りの削除を組み合わせてy軸を完全に削除します

枠の削除 : ax.spines[['top', 'right', 'left']].set_visible(False)
目盛りの削除 : ax.yaxis.set_visible(False)

# step3 グラフの描画
ax.plot(x, y1, 'o--')
ax.plot(x, y2, 'D--')

# step4 軸の設定
# y軸目盛りの削除
ax.yaxis.set_visible(False)
# 枠の削除
ax.spines[['top', 'right', 'left']].set_visible(False)

全目盛りと枠の一括削除

Axes.set_axis_off()はxとyの軸関連のすべてを削除します

# step3 グラフの描画
ax.plot(x, y1, 'o--')
ax.plot(x, y2, 'D--')

# step4 軸の設定
# 軸すべての削除
ax.set_axis_off()

参考文献

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