Matplotlib で目盛りが多すぎる問題を解決する

はじめに

Matplotlib を使用する際、予期しない目盛りの挙動に遭遇することがよくあります。たとえば、目盛りが多すぎたり、順序が乱れていたりする場合です。これは、デフォルトで Matplotlib がカテゴリ変数として扱う文字列のリストを数字や日付時刻オブジェクトの代わりに渡すことによって頻繁に引き起こされます。この実験では、Matplotlib で目盛りが多すぎる問題を解決する方法について段階的な説明を行います。

VM のヒント

VM の起動が完了した後、左上隅をクリックして ノートブック タブに切り替え、Jupyter Notebook を使用して練習します。

場合によっては、Jupyter Notebook が読み込み終了するまで数秒待つ必要があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題に遭遇した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。

データ型を確認する

最初のステップは、x 軸の値のデータ型を確認することです。文字列のリストである場合、目盛りの挙動が予期しないものになる可能性があります。これを修正するには、文字列を数値型に変換する必要があります。以下は例です：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## create example data
x = ['1', '5', '2', '3']
y = [1, 4, 2, 3]

## plot the data with string tick labels
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, 'd')
ax.set_xlabel('Categories')
plt.show()

この例では、x 軸に文字列のリストがあります。データをプロットすると、目盛りのラベルが順序通りでなく配置が不適切になります。

文字列を数値型に変換する

目盛りの挙動を修正するには、文字列を数値型に変換する必要があります。以下は例です：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## create example data
x = ['1', '5', '2', '3']
y = [1, 4, 2, 3]

## convert strings to floats
x = np.asarray(x, dtype='float')

## plot the data with numeric tick labels
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, 'd')
ax.set_xlabel('Floats')
plt.show()

この例では、np.asarray() を使用して文字列を浮動小数点数に変換しています。再度データをプロットすると、目盛りのラベルは期待通りになります。

目盛りが多すぎる場合の対処

x 軸に多数の要素があり、それらがすべて文字列である場合、読み取りにくいほど多くの目盛りが表示されることがあります。この場合、文字列を数値型に変換する必要があります。以下は例です：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## create example data with 100 elements
x = [f'{xx}' for xx in np.arange(100)]
y = np.arange(100)

## plot the data with string tick labels
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_xlabel('Categories')
plt.show()

この例では、x 軸に 100 個の文字列値があり、読み取りにくいほど多くの目盛りが表示されます。

これを修正するには、文字列を浮動小数点数に変換する必要があります。以下は例です：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## create example data with 100 elements
x = [f'{xx}' for xx in np.arange(100)]
y = np.arange(100)

## convert strings to floats
x = np.asarray(x, float)

## plot the data with numeric tick labels
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_xlabel('Floats')
plt.show()

日付時刻の目盛りを扱う

x 軸に日付時刻の値を使用する場合、適切な日付のロケータとフォーマッタを取得するために、文字列を日付時刻オブジェクトに変換することが重要です。以下は例です：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## create example data with datetime strings
x = ['2021-10-01', '2021-11-02', '2021-12-03', '2021-09-01']
y = [0, 2, 3, 1]

## convert strings to datetime64
x = np.asarray(x, dtype='datetime64[s]')

## plot the data with datetime tick labels
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, 'd')
ax.tick_params(axis='x', labelrotation=90)
plt.show()

この例では、np.asarray() を使用して文字列を datetime64 に変換しています。再度データをプロットすると、目盛りのラベルは期待通りになります。

まとめ

要約すると、Matplotlib を使用する際には、x 軸の値のデータ型を確認することが重要です。文字列である場合、予期しない目盛りの挙動を修正するために、それらを数値型に変換する必要があります。目盛りが多すぎる場合も、文字列を数値型に変換する必要があります。日付時刻の値を扱う際には、適切な日付のロケータとフォーマッタを取得するために、文字列を日付時刻オブジェクトに変換する必要があります。

Matplotlib における目盛りが多すぎる問題の解決