Summary  
This chapter covers how to customize axis ticks and labels in plots: setting tick positions and custom text with xticks() and yticks(), styling them (rotation, font size, etc.), and adding styled axis labels with xlabel() and ylabel().  

General domain of usage  
Data visualization

## 目盛りのカスタマイズ

**目盛り**をカスタマイズするには、以下を使用：

* x軸には `xticks`
* y軸には `yticks`

どちらも以下を受け付ける：

* `ticks` — 目盛りの位置（空リストで目盛りを削除）
* `labels` — その位置に表示するカスタムテキスト

追加のキーワード引数で目盛りラベルのスタイル設定が可能（例：回転、フォントサイズ）。

以下はこれらのツールを使ったプロット：

このプロットは概ね問題ありませんが、この範囲（1995-2020）のx軸にもっと多くの年を表示した方が良いでしょう。この目的で `xticks()` を使用します：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

url = 'https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)

plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')

plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')

plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)

plt.show()

`range(1995, 2021, 2)` により、x軸には2年ごとの年が表示される。
ラベルは読みやすさのために30°回転。
目盛りラベルは、`labels` にリストを渡すことで手動設定も可能。

## 軸ラベルのカスタマイズ

`xlabel()` および `ylabel()` を使用して軸ラベルを設定。各関数は1つの文字列を受け取る。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)

plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')

plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')
plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)
plt.ylabel('Temperature, °F')

plt.show()

ラベルは `fontsize` や `color` などのオプションでスタイルを設定可能。
`loc` 引数はラベルの配置を制御：

* xラベルの場合： `'left'`、`'center'`、`'right'`；
* yラベルの場合： `'top'`、`'center'`、`'bottom'`。

詳細はドキュメントを参照：<a href="https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.xlabel.html" target="_blank"><svg width="1em" height="1em" viewBox="0 0 30 32" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill="none" stroke="#098f67" style="stroke: var(--color1, #098f67)" stroke-linejoin="miter" stroke-linecap="round" stroke-miterlimit="4" stroke-width="2.4156" d="M17.289 17.305v0c-1.754 1.754-4.597 1.754-6.351 0l-7.76-7.759c-1.755-1.755-1.755-4.601 0-6.356v0c1.753-1.753 4.595-1.756 6.351-0.005l6.208 6.187"></path><path fill="none" stroke="#098f67" style="stroke: var(--color1, #098f67)" stroke-linejoin="miter" stroke-linecap="round" stroke-miterlimit="4" stroke-width="2.4156" d="M12.504 13.97v0c1.754-1.754 4.597-1.754 6.351 0l7.762 7.762c1.754 1.754 1.754 4.597 0 6.351v0c-1.754 1.754-4.597 1.754-6.351 0l-5.953-5.953"></path></svg> <code>xlabel()</code></a> および <a href="https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.ylabel.html#matplotlib.pyplot.ylabel" target="_blank"><svg width="1em" height="1em" viewBox="0 0 30 32" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill="none" stroke="#098f67" style="stroke: var(--color1, #098f67)" stroke-linejoin="miter" stroke-linecap="round" stroke-miterlimit="4" stroke-width="2.4156" d="M17.289 17.305v0c-1.754 1.754-4.597 1.754-6.351 0l-7.76-7.759c-1.755-1.755-1.755-4.601 0-6.356v0c1.753-1.753 4.595-1.756 6.351-0.005l6.208 6.187"></path><path fill="none" stroke="#098f67" style="stroke: var(--color1, #098f67)" stroke-linejoin="miter" stroke-linecap="round" stroke-miterlimit="4" stroke-width="2.4156" d="M12.504 13.97v0c1.754-1.754 4.597-1.754 6.351 0l7.762 7.762c1.754 1.754 1.754 4.597 0 6.351v0c-1.754 1.754-4.597 1.754-6.351 0l-5.953-5.953"></path></svg> <code>ylabel()</code></a>。


さらに学ぶ

import unittest
import ast
import inspect
import user_code  # This should be your solution file/module name


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestPlotCustomization(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        source = inspect.getsource(user_code)
        cls.tree = ast.parse(source)

        # Gather all function calls
        cls.calls = [
            node for node in ast.walk(cls.tree)
            if isinstance(node, ast.Call) and isinstance(node.func, ast.Attribute)
        ]

    def test_xticks_data_linear_used(self):
        xticks_call = next((call for call in self.calls if call.func.attr == 'xticks'), None)
        arg_id = xticks_call.args[0].id if xticks_call and isinstance(xticks_call.args[0], ast.Name) else None
        _dynamic_test(
            self,
            arg_id == 'data_linear',
            "Used `data_linear` as x-axis ticks",
            f"Expected `data_linear` as x-axis ticks, got `plt.xticks({arg_id})`"
        )

    def test_xlabel_correct_label_and_loc(self):
        xlabel_call = next((call for call in self.calls if call.func.attr == 'xlabel'), None)
        label = xlabel_call.args[0].s if xlabel_call and isinstance(xlabel_call.args[0], ast.Str) else None
        loc_kwarg = next((kw.value.s for kw in xlabel_call.keywords if kw.arg == 'loc'), None) if xlabel_call else None
        _dynamic_test(
            self,
            label == 'x' and loc_kwarg == 'right',
            "Correct x-axis label and location set: xlabel('x', loc='right')",
            f"Incorrect x-axis label or location: label={label}, loc={loc_kwarg}"
        )

    def test_ylabel_correct_label_loc_and_rotation(self):
        ylabel_call = next((call for call in self.calls if call.func.attr == 'ylabel'), None)
        label = ylabel_call.args[0].s if ylabel_call and isinstance(ylabel_call.args[0], ast.Str) else None
        loc_kwarg = next((kw.value.s for kw in ylabel_call.keywords if kw.arg == 'loc'), None) if ylabel_call else None
        rotation_kwarg = next((kw.value.n for kw in ylabel_call.keywords if kw.arg == 'rotation'), None) if ylabel_call else None
        _dynamic_test(
            self,
            label == 'y' and loc_kwarg == 'top' and rotation_kwarg == 0,
            "Correct y-axis label with location and rotation: ylabel('y', loc='top', rotation=0)",
            f"Incorrect y-axis label, loc, or rotation: label={label}, loc={loc_kwarg}, rotation={rotation_kwarg}"
        )


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()


test_axes.py

視覚的分析を通じてデータを探索し、伝達する方法を学びます。本コースでは、一般的なプロットの作成、可視化のカスタマイズ、統計チャートを用いたデータ分布・関係・パターンの検証について解説します。実世界のデータセットに対して、探索的データ分析手法を適用し、傾向、異常、洞察を特定します。

Axes

目盛りのカスタマイズ

軸ラベルのカスタマイズ

解答