Python Matplotlib에서 세 번째 수준 눈금(Tick) 추가하는 방법

Python의 Matplotlib에서는 일반적인 주 눈금(major tick)과 보조 눈금(minor tick)뿐만 아니라, 세 번째 수준의 눈금(third-level ticks)까지 추가할 수 있습니다. 핵심 아이디어는 twiny()로 Y축을 공유하는 쌍둥이 축을 만들고, FixedLocator를 이용해 각 축에 서로 다른 눈금 값을 지정하는 것입니다. 아래에서 단계별로 자세히 알아보겠습니다.

구현 단계

그림(figure) 크기를 설정하고 서브플롯 주변 및 사이의 여백을 조정합니다.
numpy를 사용해 t와 s 데이터 포인트를 생성합니다.
figure와 서브플롯 집합을 생성합니다.
plot() 메서드로 t와 s를 그립니다.
Y축을 공유하는 쌍둥이 축(twin Axes)을 생성합니다.
생성된 축(ax1) 위에 plot() 메서드로 t와 s를 다시 그립니다.
X축 눈금 위치를 하단(bottom)으로 설정합니다.
majors, minors, 그리고 세 번째 수준 눈금 값인 thirds를 생성합니다.
FixedLocator를 사용해 major, minor, third 눈금 로케이터(locator)를 각각 설정합니다.
tick_params()로 눈금의 길이를 조절합니다.
회색 수평선을 그려 기준선을 표시합니다.
show() 메서드로 최종 그림을 화면에 출력합니다.

예제 코드

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.ticker

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

t = np.arange(0.0, 100.0, 0.1)
s = np.sin(0.1 * np.pi * t) * np.exp(-t * 0.01)
fig, ax = plt.subplots()
plt.plot(t, s)

ax1 = ax.twiny()
ax1.plot(t, s)
ax1.xaxis.set_ticks_position('bottom')

majors = np.linspace(0, 100, 6)
minors = np.linspace(0, 100, 11)
thirds = np.linspace(0, 100, 101)

ax.xaxis.set_major_locator(matplotlib.ticker.FixedLocator(majors))
ax.xaxis.set_minor_locator(matplotlib.ticker.FixedLocator(minors))
ax1.xaxis.set_major_locator(matplotlib.ticker.FixedLocator([]))
ax1.xaxis.set_minor_locator(matplotlib.ticker.FixedLocator(thirds))

ax1.tick_params(which='minor', length=2)
ax.tick_params(which='minor', length=4)
ax.tick_params(which='major', length=6)
ax.grid(which='both', axis='x', linestyle='--')

plt.axhline(color='gray')

plt.show()

코드 설명

위 코드에서 majors는 0부터 100까지 6개의 주 눈금을, minors는 11개의 보조 눈금을, thirds는 무려 101개의 세 번째 수준 눈금을 생성합니다. 원본 축(ax)에는 major와 minor 눈금을 배치하고, 쌍둥이 축(ax1)에는 major 눈금을 비운 채 thirds 값만 minor 위치에 할당합니다. 이렇게 하면 두 축의 눈금이 겹치지 않으면서 세 가지 밀도의 눈금을 한 그래프에 동시에 표현할 수 있습니다.

눈금 길이는 tick_params()로 구분되는데, third 눈금은 2, minor 눈금은 4, major 눈금은 6으로 설정해 시각적으로 계층을 명확하게 만듭니다. 마지막으로 ax.grid()에 X축 방향 점선 그리드를 추가하고, 회색 수평선으로 y=0 기준선을 표시했습니다.

실행 결과

Python Matplotlib에서 세 번째 수준 눈금(Tick) 추가하는 방법

실행 결과를 보면 X축 하단에 세 가지 길이의 눈금이 계층적으로 나타나는 것을 확인할 수 있습니다. 이 기법은 정밀한 데이터 분석이나 과학적 시각화에서 세밀한 눈금 참조가 필요할 때 특히 유용합니다.