Debug Plot Axes Skill

このスキルは、gwexpyにおけるプロットの軸スケール（特に対数軸）や表示範囲（ylim/xlim）が意図通りに表示されない問題を解決するためのものです。

診断手順

1. 内部状態の確認:

   • 再現スクリプトを作成し、ax.get_yscale() や ax.get_ylim() を出力して、内部的な設定が 'log' になっているか確認する。

2. 視覚的リニア問題の特定:

   • 内部状態が 'log' なのに見た目が線形（Linear）に見える場合、データ範囲が狭すぎることが原因であることが多い（例: 1.0 vs 2.23）。
   • 目盛（ticks）が適切に振られているか、ax.get_yticks() で確認する。

3. 判定ロジックの確認:

   • gwexpy/plot/defaults.py の determine_yscale や determine_xscale が正しくデータを認識しているか、デバッグプリント等で確認する。

修正ガイドライン

1. スケールの強制適用:

   • gwexpy/plot/plot.py の Plot.__init__ 内で、super().__init__ の後に明示的に ax.set_yscale() を呼び出す。
   • 適用後には必ず ax.autoscale_view() を呼び出して、視覚的な更新を強制する。

2. 表示範囲の自動拡張 (Log Scale 特有):

   • データ範囲が100倍（2桁）未満の場合、対数軸では目盛がほとんど表示されないため、線形に見えやすい。
   • determine_ylim ロジックを実装/修正し、データの中央値を中心に約2桁分の範囲を確保するように ylim を設定する。

3. 堅牢な型判定:

   • isinstance チェックが環境（インポート元）の違いで失敗する場合があるため、type(obj).__name__ や hasattr(obj, 'frequencies') などのダックタイピングを併用して判定を行う。

4. IPython/Jupyterの重複表示防止:

   • Plot クラスで _repr_html_ = None を設定し、重複表示（reprとplt.show）を防止する。