Matplotlibで対数スケールのグラフにマイナー目盛りラベルを表示する方法

Matplotlibで対数スケール（ログスケール）のグラフにマイナー目盛りのラベルを表示したい場合、FormatStrFormatterを使ってマイナー軸のフォーマッタを設定することで実現できます。この記事では、具体的な手順とサンプルコードをわかりやすく解説します。

実装の手順

1. 図のサイズを設定し、サブプロット周辺の余白（パディング）を調整します。
2. NumPyを使って x と y のデータポイントを作成します。
3. plot() メソッドで x と y のデータをプロットします。
4. gca() メソッドで現在の軸（Axesオブジェクト）を取得します。
5. set_yscale('log') を使ってY軸を対数スケールに設定します。
6. tick_params() メソッドで目盛りおよび目盛りラベルの表示設定を行います。
7. set_minor_formatter() にフォーマット文字列を指定したフォーマッタを渡し、マイナー目盛りのラベルを整形します。
8. show() メソッドで図を表示します。

サンプルコード

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

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

x = np.linspace(-2, 2, 10)
y = np.exp(x)

plt.plot(x, y)

ax = plt.gca()
ax.set_yscale('log')

plt.tick_params(axis='y', which='minor')
ax.yaxis.set_minor_formatter(FormatStrFormatter("%.1f"))

plt.show()

コードのポイント解説

• np.linspace(-2, 2, 10): −2から2までの範囲を10等分した値を生成し、それに対して指数関数 exp(x) を適用しています。指数関数的な増加は対数スケールとの相性が良いため、デモに適したデータです。
• ax.set_yscale('log'): Y軸を対数スケールに変更します。これにより、値が大きく変動するデータでも見やすいグラフになります。
• tick_params(axis='y', which='minor'): Y軸のマイナー目盛りに対して設定を適用することを明示しています。
• FormatStrFormatter("%.1f"): マイナー目盛りのラベルを小数点以下1桁の形式で表示します。これにより、対数スケール上の中間的な値も読み取りやすくなります。

出力結果

上記のコードを実行すると、Y軸が対数スケールで表示され、主要な目盛り（1、10など）だけでなく、その間のマイナー目盛りにも「0.5」「2.0」のような小数ラベルが付与されたグラフが出力されます。

まとめ

対数スケールのグラフは、桁違いに変化するデータを可視化する際に非常に便利です。しかし、デフォルト設定ではマイナー目盛りにラベルが表示されないため、詳細な値を読み取ることが難しい場合があります。matplotlib.ticker.FormatStrFormatter を set_minor_formatter() に渡すだけで、マイナー目盛りにも任意の形式のラベルを簡単に追加できるので、ぜひ活用してみてください。