第5章　軸・ラベル・枠

本章では断りのない限り，以下のようなグラフを作った場合を前提とする．

fig, ax = plt.subplots(
    figsize = (4,4),
    ncols = 1,
    nrows = 1,
    )

軸・目盛り

軸の縦横比

グラフの両軸のサイズ比を同じにできる．

ax.set_aspect('equal')

さらに以下のようにすると同一縦横比かつ正方形のグラフになる．ただしxlim, ylimは設定しないこと．

ax.set_aspect('equal', 'box')

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,4))
ax.set_aspect('equal')

ax.set_xlim(-2,2)
ax.set_ylim(-1,1)

ax.grid()

軸の位置

デフォルトでは軸はグラフの端にあるが，これをグラフの中心や0の位置に変更できる．

軸を図の中心に置く．
ax.spines[:].set_position('center')
軸を0の位置に置く．
ax.spines[:].set_position('zero')

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,4))

ax.set_aspect('equal')
ax.spines[:].set_position('zero')
ax.tick_params(direction='inout')

ax.set_xlim(-1,1)
ax.set_ylim(-1,1)

locator =  ticker.IndexLocator(base=0.5,offset=-0)
locator =  ticker.MultipleLocator(0.5)

ax.xaxis.set_major_locator(locator)
ax.yaxis.set_major_locator(locator)

yticks = ax.get_yticks()
yticks = yticks[yticks!=0]

ax.set_yticks(yticks)
ax.grid()

ax.set_xlim(-1,1)
ax.set_ylim(-1,1)

fig.savefig('zeroaxis.pdf')

軸の反転

次のようにして任意の軸の向きを反転できる．

ax.invert_xaxis()
ax.invert_yaxis()

目盛り間隔

補助目盛

次のように主目盛りを等分する数を指定することで補助目盛を追加できる．

from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator
...
ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(<分割数>))
ax.yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(<分割数>))

目盛り線のスタイル

長さと太さ

目盛り線の長さや太さは次のように変更する．

ax.tick_params(width=<width>, length=<length>) # 主目盛
ax.tick_params(width=<width>, length=<length>, which = 'minor') # 補助目盛

なお，長さは負にしても内側に目盛り線を描けるわけではない．

四方の目盛りとアノテーションの有無

ax.tick_params(top = <True/False>, labeltop = <True/False>, which='both')
ax.tick_params(bottom = <True/False>, labelbottom = <True/False>, which='both')
ax.tick_params(left = <True/False>, labelleft = <True/False>, which='both')
ax.tick_params(right = <True/False>, labelright = <True/False>, which='both')

上記のように上下左右の縁ごとに，目盛り・アノテーションの有無を指定できる．ややこしいが，ここでのlabelはax.set_xlabelなどで付与するラベル（軸の名前）とは異なる．

あるいは次のように上下・左右で指定することもできる：

ax.xaxis.set_ticks_position('both')
ax.yaxis.set_ticks_position('both')

なお，デフォルトの目盛りとアノテーションは左と下．

内向き目盛り

ax.tick_params(which ="both",direction = 'in')

軸ラベルの位置

ax.xaxis.set_label_position('<top/bottom>')
ax.yaxis.set_label_position('<left/right>')

これを用いることで軸ラベルをグラフの上や右に付加できる．

枠線・グリッド

枠線の太さ

ax.spines[:].set_linewidth(<width>)

グリッドとそのスタイル

ax.grid(
    which = 'major',
    color = '<color>',
    linestyle = '<style>',
    linewidth = <width>,
    )

以上を活用して，次の例のようなプロットエリアを作成できる：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator

fig, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(4,3))

# 補助目盛
ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(5))
ax.yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(5))
# 上下左右の目盛り
ax.tick_params(top = True, labeltop = True, which='both')
ax.tick_params(bottom = True, labelbottom = False, which='both')
ax.tick_params(left = True, labelleft = True, which='both')
ax.tick_params(right = True, labelright = False, which='both')
# 目盛り線のスタイル
ax.tick_params(width=0.5, length=5)
ax.tick_params(width=0.5, length=3, which = 'minor')
# 内向き目盛り線
plt.tick_params(which ="both",direction = 'in')

# 軸の向きを反転
ax.invert_yaxis()

# 軸ラベル追加
ax.set_xlabel('xlabel')
ax.set_ylabel('ylabel')
# 軸ラベルの位置
ax.xaxis.set_label_position('top')

# 枠線
ax.spines[:].set_linewidth(1)
# グリッド
ax.grid(
    which = 'major',
    color = 'k',
    linestyle = '--',
    linewidth = 0.8,
    )

fig.show()

第5章 軸・ラベル・枠