Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

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章 

Matplotlib

による可視化

各顔画像はそれぞれの軸を持ちます。この例では、目盛の値（画像なのでピクセル数）には何も

情報がないので、ロケータを

null

に設定して目盛を非表示にしています。

4.12.3

 目盛の増加と削減

小さなプロットに多数のラベルが付いてしまうのがデフォルトの設定でよく見られる問題です。

図4-76のプロットが一例です。

In[7]: fig, ax = plt.subplots(4, 4, sharex=True, sharey=True)

図4-76　デフォルトプロットの混み合った目盛

特に

x

軸では数字が重なり合うため、読み取るのが非常に困難になります。これは、表示さ

れる目盛の最大数を

plt.MaxNLocator()

を使って指定すれば改善できます。この最大数に従い、

Matplotlib

が内部ロジックで目盛の位置を適切に選択します（図 4-77）。

In[8]: # For every axis, set the x and y major locator x

と

y

軸それぞれに、主目盛を設定する

for axi in ax.flat:

axi.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(3))

axi.yaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(3))

fig

図4-77　目盛数のカスタマイズ