【Python】Matplotlibで第3レベルの目盛り（ティック）を追加する方法

PythonのMatplotlibでは、標準機能として「major（主目盛り）」「minor（副目盛り）」の2段階の目盛り（ティック）しかサポートされていません。しかし、twiny()を使ってY軸を共有するツインAxesを作成し、そのX軸を目盛り表示専用として活用することで、実質的に第3レベルの目盛りを実現できます。

以下の手順で実装していきましょう。

• figure.figsizeで図のサイズを設定し、figure.autolayoutでサブプロット間および周囲の余白を自動調整します。
• numpyを使ってデータ点 t と s を作成します。
• 図とサブプロットのセットを作成します。
• plot()メソッドで t と s をプロットします。
• twiny()でY軸を共有するツインAxesを作成します。
• ツインAxes（ax1）上でも plot() メソッドで同じデータを描画します。
• X軸の目盛り位置を下部（bottom）に設定します。
• numpyのlinspaceで、主目盛り値 majors、副目盛り値 minors、そして第3レベルの目盛り値 thirds をそれぞれ生成します。
• FixedLocatorを使って、各Axesのmajor・minorロケーターに対応する目盛り値を設定します。
• tick_params()で目盛りの長さを調整し、レベルごとに視覚的な区別をつけます。
• axhline()でグレー色の水平線を描画し、基準線を追加します。
• show()メソッドで図を表示します。

コード例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.ticker

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

t = np.arange(0.0, 100.0, 0.1)
s = np.sin(0.1 * np.pi * t) * np.exp(-t * 0.01)
fig, ax = plt.subplots()
plt.plot(t, s)

ax1 = ax.twiny()
ax1.plot(t, s)
ax1.xaxis.set_ticks_position('bottom')

majors = np.linspace(0, 100, 6)
minors = np.linspace(0, 100, 11)
thirds = np.linspace(0, 100, 101)

ax.xaxis.set_major_locator(matplotlib.ticker.FixedLocator(majors))
ax.xaxis.set_minor_locator(matplotlib.ticker.FixedLocator(minors))
ax1.xaxis.set_major_locator(matplotlib.ticker.FixedLocator([]))
ax1.xaxis.set_minor_locator(matplotlib.ticker.FixedLocator(thirds))

ax1.tick_params(which='minor', length=2)
ax.tick_params(which='minor', length=4)
ax.tick_params(which='major', length=6)
ax.grid(which='both', axis='x', linestyle='--')

plt.axhline(color='gray')

plt.show()

出力結果

このコードを実行すると、主目盛り（長さ6）、副目盛り（長さ4）、第3レベルの目盛り（長さ2）がそれぞれ異なる長さでX軸に表示され、破線のグリッドと合わせて3段階の目盛り構造が視覚的にわかりやすく表現されます。グラフの細かいスケールを読み取りたい場合や、高精度なデータ分析の可視化に役立つテクニックです。