matplotlibで目盛りを消す方法！簡単なグラフカスタマイズ入門

（最終更新月: 2024年11月）

✔こんな方におすすめの記事です

「matplotlibのグラフから目盛りを消したい」
「シンプルで見やすいグラフを作成したい」
「グラフのカスタマイズ方法を知りたい」

✔当記事を通じて得られること

• matplotlibで目盛りを消す基本的な方法
• 目盛り線や目盛りラベルの個別制御方法
• 実践的なグラフカスタマイズのテクニック

当記事では、matplotlibの目盛り制御の基礎から実践的なカスタマイズまで、実例を交えて幅広く解説していきます。
ぜひ最後までご覧ください。

matplotlibの目盛りの基本

matplotlibの目盛り（tick）について、基本的な概念を説明します。
グラフをカスタマイズする際に、目盛りの制御は重要な要素となるのです。

• 目盛りの種類と構造
• 目盛りを制御するメソッド
• 基本的な目盛りの設定方法

目盛りの種類と構造

matplotlibの目盛りは、大きく分けて2つの要素で構成されています。
目盛り線（tick lines）と目盛りラベル（tick labels）が、それぞれ独立して制御できるのです。
以下がmatplotlibで使用される主な目盛りの要素です。

import matplotlib.pyplot as plt

# 基本的なグラフの作成
plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.show()

目盛りを制御するメソッド

目盛りの制御には、複数のメソッドが用意されています。
それぞれのメソッドは、異なる制御方法を提供するのです。
主な制御メソッドは以下のとおりです。

• tick_params(): 目盛り全般の設定を変更
• xticks(): X軸の目盛りを制御
• yticks(): Y軸の目盛りを制御

基本的な目盛りの設定方法

目盛りの基本的な設定は、簡単な方法で実現できます。
グラフオブジェクトに対して、適切なメソッドを呼び出すだけなのです。
以下が基本的な設定例になります。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.tick_params(axis='both', which='both', length=0)
plt.show()

目盛りを消す基本的な方法

ここでは、matplotlibで目盛りを消す基本的な方法を説明します。
複数の方法があり、状況に応じて使い分けることができるのです。

• tick_paramsを使用する方法
• set_ticklabelsを使用する方法
• axisプロパティを使用する方法

tick_paramsを使用する方法

tick_paramsメソッドは、目盛りの設定を一括で変更できます。
このメソッドを使用すると、簡単に目盛りを非表示にできるのです。
以下が具体的な実装例です。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.tick_params(axis='both', which='both', length=0, labelbottom=False, labelleft=False)
plt.show()

set_ticklabelsを使用する方法

set_ticklabelsメソッドを使用すると、目盛りラベルを直接制御できます。
空のリストを渡すことで、ラベルを非表示にするのです。
以下のコードで実現できます。

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3, 4])
ax.set_xticklabels([])
ax.set_yticklabels([])
plt.show()

axisプロパティを使用する方法

axisプロパティを使用すると、軸全体の表示・非表示を制御できます。
このメソッドは、目盛りと軸線を同時に制御するのに適しています。
実装例は以下のとおりです。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.axis('off')
plt.show()

軸ごとに目盛りを個別に制御する

グラフの見やすさを向上させるために、軸ごとに目盛りを個別に制御することができます。
X軸とY軸で異なる設定が必要な場合に便利な方法です。

• X軸の目盛りを制御する方法
• Y軸の目盛りを制御する方法
• 軸ごとの細かい設定方法

X軸の目盛りを制御する方法

X軸の目盛りは、専用のメソッドで制御できます。
目盛り線とラベルを個別に設定することが可能なのです。
具体的な実装方法は以下のとおりです。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.tick_params(axis='x', which='both', bottom=False, labelbottom=False)
plt.show()

Y軸の目盛りを制御する方法

Y軸も同様に、専用のメソッドで制御が可能です。
X軸とは独立して設定できるため、柔軟なカスタマイズができます。
以下のコードで実現できます。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.tick_params(axis='y', which='both', left=False, labelleft=False)
plt.show()

軸ごとの細かい設定方法

より詳細な制御が必要な場合は、軸オブジェクトを直接操作できます。
これにより、より細かな設定が可能になるのです。
実装例は以下のとおりです。

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3, 4])
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.tick_params(axis='x', which='both', bottom=False, labelbottom=False)
plt.show()

目盛りのスタイルカスタマイズ

目盛りの完全な非表示以外にも、様々なスタイルカスタマイズが可能です。
グラフの見た目を改善するために、これらの設定を活用できます。

• 目盛りの長さを変更する方法
• 目盛りの色を変更する方法
• 目盛りの向きを変更する方法

目盛りの長さを変更する方法

目盛り線の長さは、tick_paramsメソッドで簡単に変更できます。
視覚的な効果を調整するために、この設定を使用するのです。
以下が具体的な実装例です。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.tick_params(axis='both', which='major', length=10)
plt.tick_params(axis='both', which='minor', length=5)
plt.show()

目盛りの色を変更する方法

目盛りの色も自由にカスタマイズできます。
グラフ全体の色調と調和させるために、この設定を使用するのです。
実装方法は以下のとおりです。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.tick_params(axis='both', colors='red')
plt.show()

目盛りの向きを変更する方法

目盛り線の向きも変更可能です。
内向き、外向き、両方向など、様々な設定ができるのです。
以下のコードで実現できます。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.tick_params(axis='both', direction='in')
plt.show()

実践的なグラフ作成例

これまでの知識を活用して、実践的なグラフを作成してみましょう。
目盛りの制御を含む、美しいグラフの作成方法を紹介します。

• シンプルな折れ線グラフの作成
• 複数のグラフの組み合わせ
• 目盛りのカスタマイズ応用

シンプルな折れ線グラフの作成

シンプルで見やすい折れ線グラフを作成できます。
必要最小限の要素だけを残すことで、データを強調できるのです。
以下が具体的な実装例です。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=2)
plt.tick_params(axis='both', which='both', length=0, labelbottom=False, labelleft=False)
plt.grid(False)
plt.show()

複数のグラフの組み合わせ

複数のグラフを組み合わせる場合も、目盛りを適切に制御できます。
それぞれのグラフで異なる設定を適用することも可能なのです。
実装例は以下のとおりです。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))

x = np.linspace(0, 10, 100)
ax1.plot(x, np.sin(x))
ax1.tick_params(axis='both', which='both', length=0, labelbottom=False, labelleft=False)

ax2.plot(x, np.cos(x))
ax2.tick_params(axis='both', which='both', length=0, labelbottom=False, labelleft=False)

plt.show()

目盛りのカスタマイズ応用

より高度なカスタマイズを適用して、プロフェッショナルなグラフを作成できます。
複数の設定を組み合わせることで、独自のスタイルを作り出せるのです。
以下のコードで実現できます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

x = np.linspace(0, 10, 100)
ax.plot(x, np.sin(x), label='sin(x)')
ax.plot(x, np.cos(x), label='cos(x)')

ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.tick_params(axis='x', which='both', bottom=False, labelbottom=False)
ax.tick_params(axis='y', which='both', left=False, labelleft=False)

ax.legend()
plt.show()

まとめ

当記事では、matplotlibでの目盛り制御について学習してきました。

• tick_params、set_ticklabels、axisプロパティなどを使用した目盛りの非表示方法
• X軸とY軸の個別制御による柔軟なカスタマイズ
• 実践的なグラフ作成のための応用テクニック

これらの知識を活用することで、より見やすく、プロフェッショナルなグラフを作成できるようになります。

グラフの見た目は、データの理解しやすさに大きく影響します。

必要に応じて目盛りをカスタマイズし、より効果的なデータの可視化を目指してください。