このチュートリアルでは、matplotlib のプロットでメモリ位置を定義する方法を学びます。メモリ位置は、x 軸と y 軸のメモリ位置を定義することで、プロットをより読みやすくするのに役立ちます。ここでは、さまざまな種類のメモリ位置と、matplotlib のプロットでそれらを実装する方法について説明します。
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最初のステップは、必要なライブラリをインポートすることです。ここでは、matplotlib.pyplot と matplotlib.ticker を使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np次に、グラフを作成してサブプロットの配列を作成することでプロットを設定します。また、この例で軸の共通パラメータを設定する setup 関数も定義します。
fig, axs = plt.subplots(8, 1, figsize=(8, 6))
def setup(ax, title):
"""Set up common parameters for the Axes in the example."""
## only show the bottom spine
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.NullLocator())
ax.spines[['left', 'right', 'top']].set_visible(False)
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.tick_params(which='major', width=1.00, length=5)
ax.tick_params(which='minor', width=0.75, length=2.5)
ax.set_xlim(0, 5)
ax.set_ylim(0, 1)
ax.text(0.0, 0.2, title, transform=ax.transAxes,
fontsize=14, fontname='Monospace', color='tab:blue')ヌルロケータは、軸にメモリを配置しないロケータです。ticker.NullLocator() を使用してヌルロケータを定義できます。
setup(axs[0], title="NullLocator()")
axs[0].xaxis.set_major_locator(ticker.NullLocator())
axs[0].xaxis.set_minor_locator(ticker.NullLocator())複数ロケータは、一定の間隔でメモリを配置するロケータです。ticker.MultipleLocator() を使用して複数ロケータを定義できます。
setup(axs[1], title="MultipleLocator(0.5, offset=0.2)")
axs[1].xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(0.5, offset=0.2))
axs[1].xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(0.1))固定ロケータは、固定された位置にメモリを配置するロケータです。ticker.FixedLocator() を使用して固定ロケータを定義できます。
setup(axs[2], title="FixedLocator([0, 1, 5])")
axs[2].xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator([0, 1, 5]))
axs[2].xaxis.set_minor_locator(ticker.FixedLocator(np.linspace(0.2, 0.8, 4)))線形ロケータは、線形スケール上で一定の間隔でメモリを配置するロケータです。ticker.LinearLocator() を使用して線形ロケータを定義できます。
setup(axs[3], title="LinearLocator(numticks=3)")
axs[3].xaxis.set_major_locator(ticker.LinearLocator(3))
axs[3].xaxis.set_minor_locator(ticker.LinearLocator(31))インデックスロケータは、インデックススケール上で一定の間隔でメモリを配置するロケータです。ticker.IndexLocator() を使用してインデックスロケータを定義できます。
setup(axs[4], title="IndexLocator(base=0.5, offset=0.25)")
axs[4].plot([0]*5, color='white')
axs[4].xaxis.set_major_locator(ticker.IndexLocator(base=0.5, offset=0.25))自動ロケータは、一定の間隔で自動的にメモリを配置するロケータです。ticker.AutoLocator() を使用して自動ロケータを定義できます。
setup(axs[5], title="AutoLocator()")
axs[5].xaxis.set_major_locator(ticker.AutoLocator())
axs[5].xaxis.set_minor_locator(ticker.AutoMinorLocator())MaxN ロケータは、軸上に最大数の目盛りを配置するロケータです。ticker.MaxNLocator() を使用して MaxN ロケータを定義できます。
setup(axs[6], title="MaxNLocator(n=4)")
axs[6].xaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(4))
axs[6].xaxis.set_minor_locator(ticker.MaxNLocator(40))対数ロケータは、対数スケール上で一定の間隔で目盛りを配置するロケータです。ticker.LogLocator() を使用して対数ロケータを定義できます。
setup(axs[7], title="LogLocator(base=10, numticks=15)")
axs[7].set_xlim(10**3, 10**10)
axs[7].set_xscale('log')
axs[7].xaxis.set_major_locator(ticker.LogLocator(base=10, numticks=15))最後に、plt.show() を使用してグラフを表示できます。
plt.tight_layout()
plt.show()このチュートリアルでは、matplotlib のグラフで目盛りの位置を定義する方法を学びました。異なる種類の目盛りロケータと、matplotlib のグラフでそれらを実装する方法について説明しました。これにより、グラフをより読みやすく情報豊かにすることができます。