Matplotlibで軸の値を変換（スケーリング）して目盛りの頻度を再定義する方法

Matplotlibで軸の値を変換またはスケーリングし、目盛りの表示頻度を再定義したい場合、xticks()メソッドを使ってxticks（目盛りの位置）とxtick_labels（目盛りラベル）のリストを作成するのが効果的です。この方法により、軸のスケールを自由に配置し、目盛りの間隔やラベルを柔軟にカスタマイズできます。

実装手順

• 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。

• データポイントの数を表す変数 n を初期化します。

• NumPyを使用してxおよびyのデータポイントを作成します。

• plot()メソッドでxとyのデータポイントをプロットします。

• 目盛りの位置（ticks）と目盛りラベル（tick labels）のリストを作成します。

• xticks()メソッドを使用して、軸のスケールを配置し、目盛りの頻度を再定義します。

• 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
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
n = 10
x = np.linspace(-2, 2, n)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y)
xticks = [i for i in range(int(n/2))]
xtick_labels = ["x"+str(i) for i in range(int(n/2))]
plt.xticks(xticks, xtick_labels)
plt.show()

実行結果

解説

このコードでは、まず np.linspace(-2, 2, n) によって -2 から 2 までの範囲に10個の等間隔データポイントを生成し、その指数関数値をy軸の値としてプロットしています。

次に、リスト内包表記を用いて [0, 1, 2, 3, 4] という目盛りの位置リストと、["x0", "x1", "x2", "x3", "x4"] という対応するラベルリストを作成しています。plt.xticks(xticks, xtick_labels) を呼び出すことで、元の数値軸がカスタムラベルに置き換わり、目盛りの頻度も5つに固定されます。

この手法は、単位の変換（例：ラジアンから度へ）、対数スケール上での特定位置へのラベル配置、カテゴリ名の表示など、さまざまな場面で応用できます。y軸に対して同様の操作を行いたい場合は、yticks()メソッドを同じ要領で使用してください。