Matplotlibのimshowプロットでxticksとyticksを設定する方法
imshow()プロットでx軸・y軸の目盛り(xticks / yticks)を設定するには、以下の手順に従います。
- 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲のパディングを調整します。
- 現在の軸(Axes)を取得します。
- ランダムなデータセットを作成します。
- データを画像として表示します(2次元の正規ラスタ上に描画)。
- set_xticks()メソッドとset_yticks()メソッドを使って、x軸・y軸の目盛りを設定します。
- 図を表示するには、show()メソッドを使用します。
コード例
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ax = plt.gca() data = np.random.rand(6, 6) ax.imshow(data) # xticksとyticksを設定 ax.set_xticks([1, 2, 3, 4, 5]) ax.set_yticks([1, 2, 3, 4, 5]) plt.show()
実行結果
上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。


ポイント解説
set_xticks()やset_yticks()で目盛りの位置を指定すると、デフォルトの自動配置ではなく、リストで渡した値の位置に目盛りが表示されます。さらにset_xticklabels()やset_yticklabels()を組み合わせれば、各目盛りに任意のラベル文字列を割り当てることも可能です。
-
MatplotlibでNaN値を含むデータをプロット・操作する方法を解説
MatplotlibでNaN値をプロット・操作する手順 Matplotlibでは、NaN(欠損値)を含むデータもそのまま可視化できます。基本的な流れは以下の3ステップです。 NumPyを使って、NaN値をいくつか含むデータ(配列)を作成します。 imshow()メソッドを使用し、カラーマップとステップ1で作成したデータを指定して、2次元の正規ラスタ上に画像として表示します。デフォルトでは、NaNの部分は自動的に空白(マスクされた領域)として描画されます。 作成した図を画面に表示するには、show()メソッドを呼び出します。 コード例 import numpy as np from matp
-
Matplotlibで2本の点線をプロットする方法|マーカー・線種・凡例の設定も解説
はじめに この記事では、Pythonの可視化ライブラリ「Matplotlib」を使って、2本の線を1つのグラフに描画し、それぞれに異なる線種(点線・破線)や色、太さを設定する方法を解説します。 コーディングを始める前に、まず次のコマンドでMatplotlibをインポートしておきましょう。 import matplotlib.pyplot as plt Pyplotは、MatplotlibをMATLABのように直感的に操作できるようにするためのコマンドスタイル関数のコレクションです。グラフの描画からラベル付けまで、ほとんどの操作をこのモジュール経由で行います。 アルゴリズム(処理の流れ) ステ