matplotlibのy軸目盛を消去したい

Question

前提・実現したいこと

機械稼働状況をリアルタイムに監視するため稼働と停止時間を見分けるグラフを作成しています。グラフはなるべく綺麗に大きく見せたいので、y軸の目盛りを消して、少しでも見やすく表示したいです。y軸目盛を消す以外にもグラフを見やすく表示する方法があればそれも合わせ教えて下さい。

消したいｙ軸の画像

該当のソースコード

import time
import japanize_matplotlib
import RPi.GPIO as GPIO
import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from time import sleep

start=time.time()
dissolution=1 #計測分解能[s]
time1=0 #0秒
rate=0
# MCP3208からSPI通信で12ビットのデジタル値を取得。0から7の8チャンネル使用可
def readadc(adcnum,clockpin,mosipin,misopin,cspin):
    if adcnum> 7 or adcnum<0:
        return -1

    GPIO.output(cspin,GPIO.HIGH) # I/Oが起きないようにCSを1にする
    GPIO.output(clockpin,GPIO.LOW)# CLK を0に設定しておく
    GPIO.output(cspin,GPIO.LOW)# I/Oを始めるためにCSを0にする

    commandout=adcnum# adcnum は 0 （CH0）なので、commandout は 00000000
    commandout |=0x18 # スタートビット＋シングルエンドビット# 0x18 は 00011000 なので、commandout は 00011000 になる。
    commandout<<=3  # commandout は 11000000 になる。この上位5ビットを使い、制御信号の 11000 を送る。

    for i in range(5):
        if commandout & 0x80:
            GPIO.output(mosipin,GPIO.HIGH)
        else:
            GPIO.output(mosipin,GPIO.LOW)
        commandout<<=1
        GPIO.output(clockpin,GPIO.HIGH)
        GPIO.output(clockpin,GPIO.LOW)

    adcout=0 # データ保存変数 adcout の初期化

    for i in range(13):# 13ビット読む（ヌルビット＋12ビットデータ）
        GPIO.output(clockpin,GPIO.HIGH)
        GPIO.output(clockpin,GPIO.LOW)
        adcout<<=1
        if i>0 and GPIO.input(misopin)==GPIO.HIGH:
            adcout |=0x1
    GPIO.output(cspin,GPIO.HIGH)
    return adcout

#GPIOへアクセスする番号をBCMの番号で指定することを宣言    
GPIO.setmode(GPIO.BCM)

# ピンの名前を変数として定義# Raspberry Pi のモードとして、GPIOの番号を物理番号ではなく役割番号で指定する
SPICS=8
SPIMISO=9
SPIMOSI=10
SPICLK=11
# SPI通信用の入出力を定義 出力ピンなのか入力ピンなのか指定する
GPIO.setup(SPICLK,GPIO.OUT)
GPIO.setup(SPIMOSI,GPIO.OUT)
GPIO.setup(SPIMISO,GPIO.IN)
GPIO.setup(SPICS,GPIO.OUT)

def plot_operation(fig, ax):
    data=pd.read_csv('mydata'+nowday+'.csv', header=None, names=[0,1], index_col=0, parse_dates=True)
    x=data.index
    y=data.iloc[:,0]
    d_today = datetime.date.today()
    dt_start = datetime.datetime(d_today.year, d_today.month, d_today.day, 7, 0)
    df_start = pd.DataFrame([[0, 0]], index=[dt_start])
    d_tomorrow = d_today + datetime.timedelta(days=1)
    dt_end = datetime.datetime(d_tomorrow.year, d_tomorrow.month, d_tomorrow.day)
    df_end = pd.DataFrame([[0, 0]], index=[dt_end]) 
    data = df_start.append([data, df_end])
    data = data.groupby(level=0).last()
    data = data.asfreq('min', fill_value=0)
    plt.bar(x,y,width=0.0007,color="blue")
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator(interval=1))
    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
    plt.gca().set_xlim(left=datetime.datetime(d_today.year, d_today.month, d_today.day, 7, 0),right=dt_end)
    plt.draw()
    plt.subplots_adjust(left=0.03, right=0.96, bottom=0.2, top=1)
    plt.pause(1) 

fig = plt.figure(figsize=(8.7, 3.5))
ax = fig.add_subplot()
now=datetime.datetime.now()
nowday='{0:%Y%m%d}'.format(now)#日付でcsv保存するため

while True:
    try:      
        inputVal0=readadc(0,SPICLK,SPIMOSI,SPIMISO,SPICS)# CH0の信号を取得する プログラム運転（緑）
        inputVal1=readadc(1,SPICLK,SPIMOSI,SPIMISO,SPICS)#アラーム（赤）                
        if inputVal0 > 2000 or inputVal1 > 2000:#on/offを判断する光量を変更（緑）
            #print(inputVal0)
            time1=time1+1
            print('稼働中')
            print(now.strftime('%H:%M'))
            print(time1)
            if time1>=1:
                plot_operation(fig, ax)
                time1=0

        else:
            print('停止')
            print(now.strftime('%H:%M'))

        sleep(1)

    except FileNotFoundError: 
        continue
    except KeyboardInterrupt:
        break

Answer 1

最終的にはこのような表示になりました。

まだまだ改善余地はありそうです。

Answer 2

plt.subplots_adjust(left=0.03, right=0.96, bottom=0.2, top=1)
で
left=0
にすれば、y軸は見かけ上出ないと思いますが。
キーワードsubplots_adjustでググってください。

Comments

[F91_]

ありがとうございます。調べてみます。

Answer 3

plt.gca().set_yticks([])

を適当な場所に挿入します。

X軸のラベルは

07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00…

ではなく、

07 08 09 10 11 12 13 14…

でもいいかもしれません。

plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H'))

Comments

[F91_]

ありがとうございます。上手くいきました。グラフの見やすさに関してはこれからも追求していきたいです。
07 08 09 10 11 12 13 14…で見やすくなるかは明日現場の方々にも聞いてみます。

[etherbeg]

import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['toolbar'] = 'None'

でウィンドウの下のツールバーを非表示にできるという情報がありました。
https://stackoverflow.com/questions/13942956/disable-matplotlib-toolbar

"Make sure to call mpl.rcParams['toolbar'] = 'None' before you instantiate any figures." とありますので、挿入するとしたら
fig = plt.figure(figsize=(8.7, 3.5))
の直前ですね（import matplotlib as mpl はもちろん先頭のimport文の並びに）。

もしよろしければお試しください。

[etherbeg]

私が試してみたところでは

plt.rcParams['toolbar'] = 'None'

でもいけましたので、わざわざimport文を増やさなくても良さそうです。

[F91_]

早速試した所、上手くいきました！ありがとうございます。

[etherbeg]

たびたびすみません、
ウィンドウの上の枠の「Figure 1」という文字も次のコードで変更できるようです。
何か意味のあるタイトルに変更するか、空文字を設定して、何も表示しないのもひとつの手かもしれません。

fig.canvas.set_window_title("タイトル")

※Matplotlib 3.4 以上では fig.canvas.manager.set_window_title("タイトル") とするようですが、質問者さんの使われている Matplotlib はバージョンが古いようですので、上のでいけるはずです。

[F91_]

試しましたが、fig.canvas.set_window_title("")として何も表示しないことは出来なそうでした。

[etherbeg]

あれ、そうですか。
fig.canvas.set_window_title("")
fig.canvas.manager.set_window_title("")
のいずれでも、私の環境では枠に文字が非表示になりました。
macOS 11.5, Python 3.9.6, matplotlib 3.4.3 です。
OSの問題ですかね。失礼しました。

[F91_]

すみません！枠の文字は非表示になりました。枠自体がなくなるかと思っていました。

[etherbeg]

枠自体をなくす方法もないかと思って、一応調べて試してみたりもしていたのですが、成功しませんでした。

fig.canvas.set_window_title() ではなくて fig.canvas.manager.set_window_title() も使えますか？
質問者さんのmatplotlibのバージョンでは使えないと思い込んでいたのですが、使えるのなら
fig.canvas.manager.set_window_title()
の方を使った方がいいですね。将来、警告メッセージがでたり、使えなくなったりする心配がないので。

[F91_]

managerを入れると使えないですね。matplotlibはpythonの中にあるので、pythonをアップデートする。この認識で合っていますか？

[etherbeg]

matplotlibはPythonの標準ライブラリではありませんので、Pythonの一部ではありません。Pythonをアップデートしてもmatplotlibはアップデートされません。Pythonをアップデートすることと、matplotlibをアップデートすることは、まったく別の作業になります。
Raspberry Piで作業されているとのことですが、Pythonは最初から入っていたのか、自分でインストールしたのか、Pythonのバージョンは何か、またmatplotlibは最初から入っていたのか、自分でインストールしたのか、matplotlibのバージョンは何か。
こういった細かい条件によって、matplotlibをアップデートできるかどうか、またアップデートの具体的な方法が変わってきます。