[matplotlib] 5. 軸の一部を省略したグラフ(broken axis graph)

はじめに

matplotlibを使った軸の一部が省略されたグラフの作成についての解説する。

コード

	%matplotlib notebook
	import matplotlib.pyplot as plt
	import numpy as np
	pts = np.random.rand(30)*.1
	pts[13:16] *=200
	fig, (ax, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
	ax.plot(pts,'go-')
	ax2.plot(pts,'go-')
	ax.set_ylim(1,np.max(pts)+1)
	ax2.set_ylim(0, .12)
	ax.spines['bottom'].set_visible(False)
	ax2.spines['top'].set_visible(False)
	ax.xaxis.tick_top()
	ax.tick_params(labeltop=False)
	ax2.xaxis.tick_bottom()
	d = 0.01
	kwargs = dict(transform=ax.transAxes, color='k', lw=3, clip_on=False)
	ax.plot((-d, +d), (0, 0), **kwargs)
	ax.plot((1 - d, 1 + d), (0, 0), **kwargs)
	kwargs.update(transform=ax2.transAxes)
	ax2.plot((-d, +d), (1, 1), **kwargs)
	ax2.plot((1 - d, 1 + d), (1, 1), **kwargs)
	fig.savefig("broken_axis_scatter.png", dpi=100,transparent = False, bbox_inches = 'tight')
	plt.show()

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解説

モジュールのインポート

	%matplotlib notebook
	import matplotlib.pyplot as plt
	import numpy as np

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バージョン

	#version
	import matplotlib
	print(matplotlib.__version__)
	3.3.4
	print(np.__version__)
	1.20.1

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データの生成

	pts = np.random.rand(30)*.1
	pts[13:16] *=200

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numpy.random.rand(30)で0以上１未満の乱数を30個つくり、0.1をかけることで0〜0.1の数としている。
pts[13:16] *=200で13〜15番目の要素に200をかけて大きくしている。

グラフの設定とプロット

	fig, (ax, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
	ax.plot(pts,'go-')
	ax2.plot(pts,'go-')

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fig, (ax, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)でfigを作成して縦にaxとax2を並べることになる。sharex=Trueでaxとax2のx軸の設定を共有させている。
つまり、数値が大きいデータを上のグラフ(ax)に表示して、その他の数値が小さいデータを下のグラフ(ax2)に表示する。

ax.plot(pts,’go-‘), ax2.plot(pts,’go-‘)で上下のグラフにptsを緑の丸と線でプロットする。

y軸範囲の設定

	ax.set_ylim(1,np.max(pts)+1)
	ax2.set_ylim(0, .12)

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上のaxのグラフは、ax.set_ylim(1,np.max(pts)+1) とし、1〜ptsの最大値に+1した範囲で表示する。

下のax2のグラフは、ax2.set_ylim(0, .12) なので、0〜0.12の範囲で表示する。

グラフの枠と目盛りの設定

	ax.spines['bottom'].set_visible(False)
	ax2.spines['top'].set_visible(False)
	ax.xaxis.tick_top()
	ax.tick_params(labeltop=False)
	ax2.xaxis.tick_bottom()

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顔は楕円型(Ellipse)で作成する。

グラフ枠は上下左右がそれぞれ、ax.Spinesの[Top],[Bottom],[Left],[Right]で設定できる。
ここでは、上のグラフ(ax)の下の枠線と、下のグラフ(ax2)の上の枠線を、.set_visible(False)で非表示としている。

ax.xaxis.tick_top()で上のグラフの上の枠線に目盛りを表示している。
ax.tick_params(labeltop=False) で目盛りのラベルが表示されないようにしている。

ax2.xaxis.tick_bottom() で下のグラフ(ax2)の下枠線に目盛りを表示している。

軸省略線の設定

	d = 0.01
	kwargs = dict(transform=ax.transAxes, color='k', lw=3, clip_on=False)
	ax.plot((-d, +d), (0, 0), **kwargs)
	ax.plot((1 - d, 1 + d), (0, 0), **kwargs)

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transform=ax.transAxesで、座標範囲を左下が (0, 0)、右上が (1, 1)の相対的な位置で指定できるようにしている。
color=’k’, lw=3で黒いlinewidth(線幅)が3の線。
clip_on=Falseでグラフの枠線からはみ出ても表示できるようにしている。

ax.plot((-d, +d), (0, 0), **kwargs) で上のグラフ(ax)の左下の省略線、
ax.plot((1 - d, 1 + d), (0, 0), **kwargs)で右下の省略線となる。

	kwargs.update(transform=ax2.transAxes)
	ax2.plot((-d, +d), (1, 1), **kwargs)
	ax2.plot((1 - d, 1 + d), (1, 1), **kwargs)

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同様に下のグラフ(ax2)についても省略線を左上と右上に表示する。

グラフの保存

fig.savefig("broken_axis_scatter.png", dpi=100,transparent = False, bbox_inches = 'tight')

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“broken_axis_scatter.png” はファイル名で、dpi=100は解像度の設定となる。

transparent = False　背景を透過させないようにして、bbox_inches = ‘tight’でラベルなどが見切れないようにする。

棒グラフの場合

省略線の設定

	d = 0.01
	kwargs = dict(transform=ax.transAxes, color='k',linestyle=':', lw=1, clip_on=False)
	ax.plot((-d, 1+d), (0, 0), **kwargs)
	kwargs.update(transform=ax2.transAxes)
	ax2.plot((-d, 1+d), (1, 1), **kwargs)

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棒グラフでは、省略線を図全体に表示する設定としている。

コードをダウンロード(.pyファイル)

コードをダウンロード(.ipynbファイル)

参考

Broken axis — Matplotlib 3.10.1 documentation

matplotlib.org

matplotlibでマーカーを枠線より上に表示する - Qiita

デモ方法plotに、clip_on=Falseを追加。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(4)y…

qiita.com