Python | ファイル・OS 操作：軸ラベル

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概要（軸ラベルは「数値の意味」を伝える最短の一言）

軸ラベルは、横軸・縦軸が何を表すのか、単位は何かを一瞬で伝えるための要です。設定はシンプルですが、位置・余白・フォント・単位・目盛りとの整合を丁寧に整えることで、グラフの可読性が劇的に上がります。初心者は「どこにどう付けるか」を押さえ、次に「見やすさの調整」と「複数図（サブプロット）での一貫性」を意識すると、実務品質になります。

基本の付け方（ここが重要）

pyplotスタイルで最短設定

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [100, 120, 90, 130]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("月")
plt.ylabel("売上（万円）")
plt.title("月別売上推移")
plt.tight_layout()
plt.show()
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xlabel と ylabel を書くだけ。tight_layout を併用するとラベルが枠からはみ出しにくくなります。

オブジェクト指向スタイルで確実に設定

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
ax.plot([1,2,3,4], [100,120,90,130], marker="o")
ax.set_xlabel("月")
ax.set_ylabel("売上（万円）")
ax.set_title("月別売上推移")
fig.tight_layout()
plt.show()
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複数サブプロットや細かな調整が必要な場面は ax.set_xlabel / ax.set_ylabel が基本です。

見やすさの調整（余白・位置・フォント・回転）

ラベルと軸の距離や位置を整える

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1,2,3,4],[100,120,90,130])

ax.set_xlabel("月", labelpad=10)               # 軸との距離（ポイント）
ax.set_ylabel("売上（万円）", labelpad=8)
# 横軸ラベルの位置（center/left/right）、縦軸ラベルの位置（center/bottom/top）
ax.xaxis.set_label_position("right")
ax.yaxis.set_label_position("top")

fig.tight_layout()
plt.show()
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labelpadで詰めすぎを防ぎ、ラベル位置を変えると混み合う図でも読みやすくできます。

フォント・色・サイズの指定と日本語フォント

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"] = "DejaVu Sans"  # 実環境の日本語フォントに合わせて設定

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1,2,3,4],[100,120,90,130])

ax.set_xlabel("月", fontsize=12, color="#333")
ax.set_ylabel("売上（万円）", fontsize=12, color="#333")

fig.tight_layout()
plt.show()
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日本語が豆腐（□）になる場合は最初にフォントを設定。色・サイズは落ち着いたトーンで統一すると読みやすいです。

目盛りラベルの回転と書式整形

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(["1月","2月","3月","4月"], [100,120,90,130])

ax.set_xlabel("月")
ax.set_ylabel("売上（万円）")
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=30, ha="right")  # 長いカテゴリ名に有効

fig.tight_layout()
plt.show()
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目盛り（tick）自体の見え方が悪いと、軸ラベルがあっても読みにくくなります。回転・配置の調整はセットで行うと効果的です。

実務の勘所（単位・範囲・副軸・サブプロット）

単位を必ず軸ラベルへ明記する

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1,2,3,4],[0.95,0.97,0.93,0.98])
ax.set_xlabel("計測回")         # 何の軸か
ax.set_ylabel("精度（割合）")    # 単位まで
fig.tight_layout(); plt.show()
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「何の値・どの単位」をラベルに入れると、凡例や注釈がなくても意味が通ります。

軸範囲を合わせてラベルと矛盾しないようにする

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1,2,3,4],[10000,15000,12000,18000])
ax.set_xlabel("月")
ax.set_ylabel("売上（円）")
ax.set_ylim(0, 20000)          # 範囲を明示し、ラベルと整合
fig.tight_layout(); plt.show()
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軸範囲が極端だとラベルの印象とズレます。set_xlim/set_ylim で意図を固定しましょう。

副軸（右側）を使う場合のラベル

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()

months = ["1月","2月","3月","4月"]
sales = [100,120,130,90]
profit = [30,25,35,20]

ax1.plot(months, sales, color="tab:blue")
ax2.plot(months, profit, color="tab:red")

ax1.set_xlabel("月")
ax1.set_ylabel("売上（万円）", color="tab:blue")
ax2.set_ylabel("利益（万円）", color="tab:red")

fig.tight_layout(); plt.show()
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副軸では左右でラベル色を系列に合わせると、対応関係が一目で分かります。

複数サブプロットで一貫性を保つ

import matplotlib.pyplot as plt

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8,4), sharex=True)
ax1.plot(["1月","2月","3月","4月"], [100,120,90,130]); ax1.set_ylabel("売上（万円）"); ax1.set_xlabel("月")
ax2.bar(["1月","2月","3月","4月"], [30,25,35,20]);     ax2.set_ylabel("利益（万円）"); ax2.set_xlabel("月")
fig.tight_layout(); plt.show()
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見出しだけでなく、軸ラベルの表現も統一すると、ダッシュボードの理解が速くなります。

よくある落とし穴の回避（重なり・冗長・対数スケール）

ラベルが重なる・切れる問題

  • tight_layout を必ず呼ぶ。必要なら fig.tight_layout(rect=…) で余白を確保する。
  • ラベルが長いなら略称＋注釈、または目盛りを回転・間引き（set_xticks）で対応。

冗長なラベルで情報がぼやける

  • 軸ラベルは「何・単位」だけに絞る。期間や集計条件はタイトルや注記へ分離。

対数スケール時の単位の書き方

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xscale("log")
ax.plot([1,10,100],[1,2,3])
ax.set_xlabel("規模（ログスケール）")
ax.set_ylabel("指標値")
fig.tight_layout(); plt.show()
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対数スケールを使うなら、ラベルで明記して誤読を防ぐのが礼儀です。

例題で身につける（定番から一歩先まで）

例題1：基本の軸ラベル＋目盛り回転

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(["Jan","Feb","Mar","Apr"], [100,120,90,130])
ax.set_xlabel("Month")
ax.set_ylabel("Sales (kJPY)")
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=30, ha="right")
fig.tight_layout(); plt.show()
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例題2：ラベル距離・位置・色を整える

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1,2,3,4],[100,120,90,130])
ax.set_xlabel("月", labelpad=12, color="#333")
ax.set_ylabel("売上（万円）", labelpad=10, color="#333")
ax.xaxis.set_label_position("right")
ax.yaxis.set_label_position("top")
fig.tight_layout(); plt.show()
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例題3：副軸で色合わせ・範囲固定

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
months = ["1月","2月","3月","4月"]
ax1.plot(months, [100,120,130,90], color="tab:blue")
ax2.plot(months, [30,25,35,20], color="tab:red")
ax1.set_xlabel("月")
ax1.set_ylabel("売上（万円）", color="tab:blue"); ax1.set_ylim(0, 160)
ax2.set_ylabel("利益（万円）", color="tab:red");  ax2.set_ylim(0, 60)
fig.tight_layout(); plt.show()
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例題4：対数スケールとラベル明記

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xscale("log")
ax.plot([1,10,100,1000],[2,3,4,5], marker="o")
ax.set_xlabel("サンプル数（対数）")
ax.set_ylabel("スコア")
fig.tight_layout(); plt.show()
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まとめ

軸ラベルは「何の値・どの単位」を明確にする最短の一言です。設定は xlabel/ylabel または ax.set_xlabel/ax.set_ylabel で十分ですが、labelpad・位置・フォント・目盛り回転・軸範囲までセットで整えると、可読性が大きく向上します。副軸やサブプロットでは色や表現の一貫性を保ち、対数スケールや単位はラベルで必ず明記する。冗長さを避けて情報を凝縮すれば、初心者でも“伝わる”グラフが安定して作れます。

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