Styling is the process of customizing the overall look of your visualization, or figure. We can change the fonts using the set method and the font_scale argument. # sns.pairplotなど複数の図がプロットされるやつでは、heightは一つの図の高さ, # 上の回答によると、seabornのバージョン<=0.8.1ならheightじゃなくてsizeらしい # ax.set_aspect('equal'), # x_var='x (sec)'などとしてもよい # 出力は上の例と同じ, # plt.rcParams['figure.figsize']=(8, 3) # matplotlibのデフォルト設定を変えても同じ結果, # 細かい部分を気にせずに4インチx3インチになりそうな単一プロットのアスペクト比を設定, # grid.axesはnumpy arrayなのでravelかflatで一次元化します, # for ax in grid.axes[2:]: # 自分で変えるAxesを指定する場合, # lineplot実行後ならax = plt.gca()でも同じAxesを取得できる, # legend_out=Falseの場合は lg = grid.fig.axes[0].legend_, # タイトルもどきとラベルは同じオブジェクト Windows10 # ax.set_ylim((0,3)) This scale is 1 by default. heatmap (corrmat, vmin = corrmat. # fig.legendよりもax.legendのほうが位置を指定しやすい(transformを使う必要がない), # Axes描画領域の左下を(0, 0)右上を(1, 1)と考えたときのbounding box(凡例の位置を指定するのに使う領域または点), # Axes描画領域の左下を(0, 0)右上を(1, 1)と考えたときの凡例の位置指定に使う座標, # 凡例をanchorする座標として新しいbounding boxを指定(アンカー=元はいかりを下ろすという意味) # Text(10.0, 0, '10'), Let’s set the scale to 1.8 and compare a scale 1 with 1.8: >>> sb.set(font seabornで描画したグラフが日本語表示される。 課題 matplotlib, seabornをアップデートするたびに設定し直さなければならない。 参考にしたリンク Macにおけるmatplotlibの日本語表示 matplotlibで日本語 matplotlib, seabornの日本語表示 seabornヒートマップを使用している場合、正方形内に正確に収まるようにフォントサイズを自動調整する方法はありますか? たとえば: sns. タイトルの通り、seabornを使っててプロットサイズを変更したくなった時のためのメモ。 My font size in my paper is 9pt and I would like to make sure the font size in my plots are either 9pt or 10pt. So it's ただし、Seabornでは、フォントサイズは主にフォントスケールsns.set_context("paper", font_scale=0.9)によって制御されます。したがって、試行錯誤を除いて、適切なフォントサイズを見つけるのは困難です。これを行うためのより効率的な # Text(5.0, 0, '5'), When creating a data visualization, your goal is to communicate the insights found in the data. # (バージョンが0.8.1以下の時は自分では試していません), Qiita Advent Calendar 2020 終了! 今年のカレンダーはいかがでしたか?, stackoverflow: How to change a figure's size in Python Seaborn package, 使いたいplot関数によっては、matplotlibを使うのではなくてseaborn側からいじる, you can read useful information later efficiently. seabornのバージョン0.8.0まで引数hueとpaletteを設定してもカーネル密度推定のグラフが色分けされないというバグがあった。0.8.1ではFixされている。 サイズを指定: 引数size 出力されるグラフのサイズは引数sizeで調整できる。単位は # ax.set_ylabel('y position') matplotlib 2.2.3 seaborn.set seaborn.set (* args, ** kwargs) Alias for set_theme(), which is the preferred interface. What is going on with this article? # ax.set_xlim((0,3)) import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt Let’s define a simple function to plot some offset sine waves, which will … sns.set(font_scale=1.4) example import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([[25.55535942, 1.99598017, 9.78107706], [ 4.95758736, 39.68268716, 16 df = pd # _locはbouding boxのどの四隅に凡例を持っていくかという意味。bouding boxが点の場合は「凡例のどの四隅を点に寄せるか」という意味。, # ColorbarオブジェクトからカラーバーのAxesオブジェクトにアクセス values. Author Daidalos Je développe le présent site avec le framework python Django. While visualizing communicates important information, styling will influence how your audience understands what you’re trying to convey. # https://seaborn.pydata.org/examples/anscombes_quartet.html より, # seaborn.heatmap heatmap annotation font size Add a comment : Post Please log-in to post a comment. Scatterplot with varying point sizes and hues seaborn components used: set_theme(), load_dataset(), relplot() # 以下も同じになる ️ font, seaborn ⬩ 📚 Archive. しかしこの方法だと、seabornをimportするたびに毎回設定する必要がありますし、何かのタイミングでフォントをデフォルト値に戻される 2 と、また設定をし直す必要があります。 原因療法? そもそもseabornのデフォルト値をいじってしまえば問題が解決できるはずです。 import matplotlib.pyplot as plt # make subplots with 2 rows and 1 column. But in seaborn, the font size is mainly controlled through font scale sns.set_context("paper", font_scale=0.9). (意訳)色使いは、きちんと使えばデータからパターンを浮かび上がらせ、下手に使えば逆にそれらを隠してしまうという意味で、プロットにおける他のどの要素よりも重要です。, 多色化がご法度なのはグラフに限らずプレゼンテーションスライドでも一緒です。デザインやブランディングに力を入れている組織の人が作ったスライドを見れば、グラフを含めて色数が絞られているのに気づくでしょう。色の濫用は控えましょう。, Qiitaではこちらやこちらなどが有名でしょうか。最近投稿されたこちらやこちらは網羅的ですね。 ↩, 公式ドキュメントにも"Many tasks can be accomplished with only seaborn functions, but further customization might require using matplotlib directly." To change it: import seaborn as sborn # Bigger than normal fonts sborn. seaborn 0.9.0, 最初にまとめておくと、どのplot関数を使うかによって大きく2種類の方法があるみたい。, ググってみるとmatplotlibを使った下のどれかでできるって説明が多いし、これでだいたい上手くいく。, ただし、seabornのplot関数によっては上の方法が効かない。例えばsns.lmplotなどがそのような例。 Seaborn comes with a number of customized themes and a high-level interface for controlling the look of matplotlib figures. set (font_scale =1.5 ) # Gigantic fonts sborn. 上の例のg.set_titles("{col_var}={col_name} diners"))では、size列の値ごとに作ったtipのヒストグラムに列の名前col_varと値col_nameを使ったタイトルを付けています11。, colとrowの両方を指定した場合のデフォルトタイトルは「row名 = row値 | col名 = col値」です。, FacetGridを作る際にmargin_titlesキーワードを使った場合は以下のようなことができます。, set_titlesではseabornの設計思想に注意する必要がありましたが、set_xticklabels/set_yticklabelsはmatplotlibのTickの仕様に注意する必要があります。, set_xticklabelsに渡しているリストの最初と最後に謎の空string要素があります。これは描画範囲の両端の外側に一つずつ見えないTickが設定されるmatplotlibの謎仕様に対応するためです。これは以下のようにするとわかります。, ドキュメントをみるとJointGridにもset_axis_labelsメソッドがあります。メインプロットの軸ラベルを変えるだけのメソッドなので特に便利というわけでもありません。, これはすでに今までの例でもしれっと使っていました。axesレベル関数とfigureレベル関数で少し違います。axesレベル関数の場合はプロット関数実行前にあらかじめ画像サイズを定義できます。, axキーワードでAxesオブジェクトを指定しない場合は、matplotlibのデフォルト設定に従うのでplt.rcParams['figure.figsize']=(8, 3)としても上と同じ結果が得られます。ただし、当然ながらデフォルト設定を変えるとこの後に作った図のサイズも影響を受けます。, figureレベル関数の画像サイズにはplt.rcParams['figure.figsize']は使われずseaborn関数のheightとaspectから計算された設定された高さと幅が設定されます12。従ってfigureレベル関数の画像サイズは描画時に指定するか、描画後に変更することができます。ただし、seabornの関数で指定するのはプロット一つずつのサイズなので実際の画像のインチ幅はheight*aspect*プロット列数、高さはheight*プロット行数になります。その他にも以下に示すようにサイズ指定タイミングが描画時と描画後かによって、プロット間の余白やtickラベルなど細かいパーツの扱いが変わってくるので少し試行錯誤する必要はあるかもしれません。, このほかにもポスター向けやスライド向けに画像サイズとフォントサイズを同時に調整してくれるset_contextというseabornらしいメソッドもあります。詳細は以下をご覧ください。 # Text(0.0, 0, 'zero'), As with other figure-level functions, the size of the figure is controlled by setting the height of each individual subplot: sns . Font Size : The font size or text size is how large the characters displayed on a screen or printed on a page are. seabornの洗練されたスタイルで作ったグラフはとてもきれいです。見た目だけでなく、列の多いデータの全体像を把握するのにも威力を発揮します1。特に適切に整形されたデータフレームを渡せばカテゴリの比較や全パラメータの相関を一瞥できる図が一瞬で作れる機能は、同等の図をmatplotlibで一から作る苦労を考えると驚愕に値します。データサイエンティストやkagglerに人気があるのも納得です。また、複雑なデータを扱っていないけど単に見た目の良いグラフを作りたいという人の要望にも簡単に答えてくれます。可視化のお作法的にも見た目的にもだいたい勝手にいい感じにしてくれる手軽さが売りのseabornですが、ときには自分で調整したくなるときもあります。matplotlibだと面倒な調整を手軽にやってくれるseabornらしいメソッドで解決できるならいいのですが、たまにseabornのベースであるmatplotlibの機能に直接アクセスする必要が生じます2。「手軽に複雑できれいなグラフを作れる」という特徴がseabornの最大の魅力であることを考えると、多くのseabornユーザーにとってはmatplotlibのオブジェクトを直接触らないといけないタイプの調整は技術的にも心理的にもハードルが高いものでしょう。そこで本稿では、seabornでできる調整を公式ドキュメントより詳しく確認するとともに、いくつかの具体例を通してmatplotlibに直接触る必要がある細かい見た目調整のやり方を解説します。, この記事ではseabornできれいに作れる様々なプロットの紹介はしません。その代わりに、「手軽に複雑できれいなグラフを作れる」というseabornの特徴を無駄にしないためにmatplotlibに深入りするのを避けている人たち向けに、seabornに用意されているキーワードやメソッドでは調整できない部分のいじり方を紹介します。結局のところどの例もmatplotlibの見た目調整機能に行き着くのですが、"生"のmatplotlibに詳しくないseabornユーザーがああでもないこうでもないと迷うことなく最短経路で目的の機能にたどりつけるようになる内容です。また、seabornの機能で対応できる調整もまとめます。公式ドキュメントでもきちんと説明されていないものがあるのでこれだけでも有益に感じる方がいるかもしれません。, このあとの例ではJupyter notebookにinline表示されたpng画像を貼っています。Jupyter notebookのinline画像はfig.savefigメソッドでbbox_inches='tight'を指定した際のものに相当します。つまりbbox_inchesを指定せずにファイルに出力すると端が欠けている可能性があるので注意してください。, matplotlibのオブジェクト指向インターフェースとArtistオブジェクトについての理解が必須です。必ずこの記事に一通り目を通してください。特にPyplotインターフェースとオブジェクト指向インターフェースの区別は必須です3。具体例を色々挙げていますが、結局のところ全てに共通するのは「使っているseaborn APIに応じた方法で変えたい部分のmatplotlibオブジェクトにアクセスし、当該オブジェクトのメソッドを実行する」という点です。Pyplotインターフェースを使った方法でも対応できるものはありますが、複数のグラフをちゃちゃっと作ってしまうseabornの特性上、matplotlibのオブジェクトに関する理解がないと「今やりたい変更はPyplotインターフェースで大丈夫か?」という判断を下せないので、横着せずにオブジェクト指向インターフェースを使った方が良いです。, seabornの便利プロット関数たちは"figureレベル"と"axesレベル"の2種類に分けられます。 (いわゆる豆腐)に文字化けしたままだった。 ところが、検証用に新たにJupyter Notebookを作って実行してみたところ 結果: 正しく日本語が表示されている。不思議に思って設定を表示してみると以下の結果になった。 設定変 … seaborn.heatmap — seaborn 0.8.1 documentation pandasは必須ではないが、二次元データとしてpandas.DataFrameを用いると行名・列名がそのままx軸・y軸のラベルとして表示されて便利。 ここでは、以下の内容について説明する。 # ax.set_xlabel('x position') After you have formatted and visualized your data, the third and last step of data visualization is styling. Approach: To change the font size of tick labels, one should follow some basic steps that are given below: Create or seaborn.set_context seaborn.set_context (context = None, font_scale = 1, rc = None) Set the plotting context parameters. Changing the Font Size on a Seaborn Plot As can be seen in all the example plots, in which we’ve changed Seaborn plot size, the fonts are now relatively small. seabornでプロットのサイズを変えるには 最初にまとめておくと、どのplot関数を使うかによって大きく2種類の方法があるみたい。 一つ目の方法 ググってみるとmatplotlibを使った下のどれかでできるって説明が多いし、これでだいたい上手くいく。 やり方を把握するのに少し戸惑ったので、誰かの役に立てばと思いここにまとめておく。, 自分の環境はこちら: ヒートマップカラーバーのフォントサイズを変更したかったのですが、 次は私のコードです: import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from numpy import arange x = arange(25).reshape(5, 5) cmap = sns.diverging_palette(220, 20 # grid.set_xlabels('x (sec)').set_ylabels('y (m)') Help us understand the problem. This affects things like the size of the labels, lines, and other elements of the plot, but not the overall style. # selfが返ってくるのでこのようなメソッドチェーンにもできる, # https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.FacetGrid.html より, # [Text(-5.0, 0, '−5'), # 謎tick # Text(15.0, 0, '')] # 謎tick, # https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.JointGrid.html より, # axを渡さない場合はpyplotインターフェースでもよい # [Text(0, 0, 'smoker'), Text(0, 0, 'Yes'), Text(0, 0, 'No'), Text(0, 0, 'size'), Text(0, 0, '0'), Text(0, 0, '2'), Text(0, 0, '4'), Text(0, 0, '6')], # [Text(0, 0, 'region'), Text(0, 0, 'parietal'), Text(0, 0, 'frontal'), Text(0, 0, 'event'), Text(0, 0, 'stim'), Text(0, 0, 'cue')], # legend_out=Falseだとax.legendのloc='best'がデフォルト, # Plot the responses for different events and regions, # 削除 これらはそれぞれmatplotlibのFigureオブジェクト全体を管理しているか、Axesオブジェクトのみを扱っているかの違いです4。見分け方は案外簡単で、matplotlibのAxesオブジェクトを指定するaxキーワードをとるかどうかで判断できます。seabornの関数(ドキュメントではAPIと呼ばれる)のほとんどがaxesレベルです。数の少ないfigureレベル関数とその返り値のseabornオブジェクトを以下に列挙します。灰色がかかって見にくいですが、関数名と返り値はそれぞれのドキュメントにリンクしています。, 公式ギャラリーをみるとわかりますが、複数のグラフを一気に作ってくれるものはfigureレベル関数です。ここに挙げられていないものは全てaxesレベル関数です。, ちなみに、seabornの基本となるこれら二つのカテゴリについて言及している日本語の記事は以下の二つしか見当たりませんでした。ドキュメントを読んでる人もいると思うのですが、あまり日本語で情報発信する方は少ないようです5。, matplotlibのラッパーであるseabornが扱うオブジェクトのほとんどはmatplotlibのArtistオブジェクトです。しかし、seabornの目玉機能とも言える複雑なプロットを作ってくれるfigureレベル関数向けにだけseaborn独自の***Grid系オブジェクトが用意されています。***Grid系オブジェクトはJointGridとそれ以外(FacetGrid、PairGrid、ClusterGrid)の2種類に分けられます。これはそれぞれの見た目からなんとなく想像できます。クリックすると大きい画像が表示されます。, JointGridだけグリッド(碁盤の目)っぽくないですね。ソースコードを見ると、グリッドっぽい見た目の後者三つはまさにGridクラスを継承していますが、JointGridだけGridを継承していません6。この分類は後ほど説明するseabornでできる調整を知る際に必要な知識です。, seabornがちゃちゃっと描いてくれたかっこいいグラフは(驚くことに)全てmatplotlibがベースになっています。では、seabornというラッパー(wrapper=包み紙)をはぎとって中にあるmatplotlibに触れるにはどうすればいいのでしょうか。, 複数のグラフをだーっと並べてくれるfigureレベル関数はmatplotlibのFigureオブジェクトとAxesオブジェクトを関数内で自分で用意しているため7、ユーザーが用意したFigureやAxesを指定することはできません。関数内で作られたFigureとAxesは、figureレベル関数の戻り値である各***Gridオブジェクトのfigおよびaxes属性に保持されています。, figureレベル関数とは異なり、axesレベル関数にはAxesオブジェクトを指定できるaxキーワードがあります。axの指定の有無に関わらず、描画に使ったAxesが戻り値です。axに何も指定しなかった場合はFigureとAxesはそれぞれPyplotインターフェースと同様にcurrent figureとcurrent axesが設定されます8。, current figure/axesを使っているということは、Axesを指定せずにaxesレベル関数で作ったグラフはPyplotインターフェースのplt.figure(figsize=(4, 3))やplt.xlabelなどが使えます。Axesを指定した場合は当然Pyplotインターフェースの代わりにオブジェクト指向インターフェースのax.set_titleやax.set_xlabelなどが使えます。, seaborn APIでは手の届かない見た目調整のエッセンスは実はこの部分で、あとは個々のmatplotlibオブジェクトに対して適切なメソッドを使うだけです。, seaborn APIではできないことの話に入る前にできることを確認します。まずaxesレベル関数にはマーカーや線のサイズなどプロット本体の設定項目、より具体的に言うとax.plotやax.scatterに渡せる項目しかありません。これは「〜プロットと呼ばれる図を作る」というaxesレベル関数の役割を考えると理解できて、付属部品にすぎない軸ラベルやタイトルに関する設定はドキュメントを見てもありません。つまり、axesレベル関数の場合はマーカーや線などのプロット本体以外の調整は関数の戻り値であるmatplotlibのAxesを受け取ってそのメソッドを使えということです。, 一方、figureレベル関数の場合は戻り値の***Grid系オブジェクトのメソッドを使うと以下のようにいろいろな設定ができます。, これは三つのオブジェクトが継承している大元のGridで定義されているメソッドですが、実際は全てのAxesに対してmatplotlibのAxes.setメソッドにパラメータをそのまま渡して実行しているだけです9。Axes.set自体がドキュメントの説明がいい加減なせいかあまり知られていないようですが、Axesのドキュメントに登場するすべてのset_***系メソッドの***部分をパラメータとして一括設定できるそこそこ便利なメソッドです。よく使われる項目を例にすると以下のような感じで使えます。titleやxscaleなどにも使えます。, 一見便利そうに見えますが、Grid.setは全てのAxesに対して適用されてしまうので、例えばxlabelやylabelを設定するとseabornがせっかくいい感じに消してくれた軸ラベルも表示されてしまいます。, これをmatplotlibのメソッドで修正するには、左端と下端のAxesを区別する条件をつけてラベルを消していく必要があり「せっかくseabornを使っているのに何をやってるんだろうか」とむなしくなります。Grid.setメソッドが適しているのはこのような影響を受けないx/ylimやx/yscale、aspectの設定でしょう。, FacetGridを返すrelplot、catplot、lmplotの場合、Grid.set向きではないラベルやタイトルの設定には以下に挙げるFacetGrid独自のメソッドが便利です。, 一気に複数の部品を変更するため、Axesの似たようなメソッド名とは異なりどれもset_複数形になっていることに注意してください。しかし、実は注意が必要なのはメソッド名だけではありません。まずは特に注意の必要ない軸ラベルの変更をみてみましょう。, FacetGridにおける各Axesのタイトルは元データのDataFrameの構造に忠実に従うべきという設計思想になっているようで、seabornで用意されているFacetGridl.set_titlesメソッドはあまり融通が利きません10。ドキュメントには使い方が書いていないのでdocstringを見ると{col_var}や{col_name}といった指定キーを使ってフォーマットしろとありますが、いまいちなんのことかわかりません。, tipsというDataFrameの中身は以下のようになっています。 Changing Seaborn heatmap size Using similar technique, you can also reset an heatmap Here’s a simple snippet of the code you might want to use: fig, heat = plt.subplots(figsize = (11,7)) heat = sns.heatmap(subset, annot=True seabornヒートマップを使用している場合は、正方形の中に正確に収まるようにフォントサイズを自動調整する方法がありますか?サイズは "annot_kws" に設定され、ここで :で例えば 。それがヒートマップ … # , # https://seaborn.pydata.org/examples/errorband_lineplots.html より, # , # 以下と同じ The scale of the font used by Seaborn in its plots can be changed. Python 3.6.6 Why not register and get more from Qiita? Figure-level and axes-level functions ´ã•ã‚ŒãŸã‚¹ã‚¿ã‚¤ãƒ«ã§ä½œã£ãŸã‚°ãƒ©ãƒ•ã¯ã¨ã¦ã‚‚きれいです。見た目だけでなく、列の多いデータの全体像を把握するのにも威力を発揮します 1。特に適切に整形されたデータフレームを渡せばカテゴリの比較や全パラメータの相関を一瞥できる図が一瞬で作れる機能は、同等の … set (font_scale =2) Why not register and get more from Qiita? # font 크기 조절 plt. # Text(5.0, 0, 'five'), What is going on with this article? というわけでもう一つのやり方。, sns.lmplotのサイズ変えられないんだけど!って思いながら検索しているとよい回答があった。, ここの回答にあるようにpairplot、relplot、catplot、lmplot、PairGrid、FacetGridについては次のようにサイズを指定する必要があるらしい。, なんでこんな風に分かれてるのかは、公式ドキュメントとか実装を眺めれば掴めそうだったけどもういいやーってなったので考えるのをやめた。. seaborn.set_context(context=None, font_scale=1, rc=None) seaborn.set_context — seaborn 0.6.0 documentation プリセットのcontextは4つ。下にいくほど大きくなる。 paper notebook(デフォルト) talk poster sns.set_context("paper") rcParams ['font.size'] = 23 꿀 팁 하나 더, 전역으로 시각화 figsize 조절 한글 폰트 깨짐현상과는 무관하지만, rcParams 설정하는 김에, figsize를 키우는 방법도 매우 간단합니다. # Text(0.0, 0, '0'), pairplot ( penguins , height = 1.5 ) Use vars or … # heightで高さを指定して、aspectで縦横の比を指定する (訳:だいたいseabornだけで大丈夫だけど凝った調整は直接matplotlibを使わないとダメかも)と書いてあります。 ↩, 問題に遭遇するたびにググって一本釣りした対症療法から断片的な知識を得てどうにかやっている人にとっての最後の砦であるStack Overflowにも質問・回答共にこれらを混同している例があります。 ↩, ここを把握していないと混乱しやすいです。たとえばStack Overflowのこの回答は典型的な間違いの例で、なぜかベストアンサーになってますが質問者の問題は解決できていません。 ↩, Grid、FacetGrid、PairGrid、JointGridのコードはaxisgrid.py、ClusterGridのコードはmatrix.pyにあります。 ↩, 例えばregplotのコードの該当部分はこちら。current axesを設定しているため、明示されていなくてもcurrent figureが使われています。 ↩, これは「FacetGridのタイトルを変えたいけどうまくいかない」というStack Overflowの質問への回答でseaborn作者のmwaskomが「データのカラム名そのものを変えるべき、無理ならmatplotlibで直に変えて」と言っていることからも分かります。可視化に伴うヒューマンエラーが減るだろうということみたいです。 ↩, *_varが名前で*_nameが値なのは直感的ではないので、間違って設定されている気もします。そのうち修正されるかもしれません。 ↩, 例えばrelplotならheight=5, aspect=1がデフォルトです。 ↩, データ構造に従った可視化を重要視しているseabornの設計思想からすると、見た目の一つである凡例を変えたいならデータの表現を整えるべきということになりますが、データの表現(例えば1/0とするかYes/Noとするか)はデータサイズや諸々の事情によりそう簡単に変えられるものでなかったりするので、データをいじらずに見た目を調整することが理にかなっていることもあると思います。 ↩, Stack Overflowではこれらのプロットでfig.legendにより作られた凡例をgrid._legendで取得するという回答が多いですが、アンダースコアが付いているということはプライベート変数なので利用が推奨されるものではないはずです。本稿で紹介している例のようにpublicなgrid.fig.legendsから取得しましょう。 ↩, Gridオブジェクトのadd_legendメソッドを読むと、ひとまずcenter rightに配置した後、凡例がプロットと重ならないように画像の幅を合わせていることがわかります。 ↩, どうも凡例の位置を指定するlocキーワードはプライベート変数である_locでしか変更できないようです。 ↩, そもそもlocationキーワードの存在自体がfig.colorbarのドキュメントに書かれておらず、fig.colorbarが内部で呼んでいるmake_axesメソッド(ドキュメント)とmake_axes_gridspecメソッド(ドキュメント)を自分で探し出すか、Stack Overflowのこの回答などを(幸いにも)見つけだす必要があります。 ↩, 物質科学のポスドクです。データ解析やグラフ作りの道具をIgor ProからPythonに変えました。主に測定データの便利な扱い方やグラフ作りに関する話を中心に書きます。前者のネタはピンと来る人は少ないけれど刺さる人には刺さるだろう話が中心になると思います。. seabornでMatplotlibの見た目を良くする | note.nkmk.me, 上の例では問題はありませんでしたが、grid.fig.set_size_inchesで画像サイズを変えると凡例が微妙な位置にくることもあります。その際は後述する方法で凡例をいい位置に動かせば解決します。, FacetGridのタイトルは元データのカラム名と値をベースにしたものしかつけられないという制限がありました。また、axesレベル関数にはそもそもタイトルがつきません。一般に我々ユーザーはわがままですから、制限なく自由に設定できる方法は知っておくと良いでしょう。タイトルや軸ラベルはmatplotlibのFigureやAxesにアクセスすることで自由に修正可能です。, Figureオブジェクトはplt.gcf()でも取得可能ですが、figureレベル関数で描画した後でないと意図通りに動きません。, axesレベル関数の場合はPyplotインターフェースでもオブジェクト指向インターフェースでも同じことができます。, 調整したくなるグラフのパーツランキングがあれば間違いなく上位に入るであろう凡例は、いろいろといい感じにしてくれるseabornでも(いろいろと勝手にやってしまうが故に)手を加えたくなるもののようです。Stack Overflowにも位置を変えたい、ダブりを消したい、凡例自体を消したい、テキストを変えたい、タイトル(もどき)を消したいなど、凡例に関して思い浮かぶ調整例がだいたい出てきます。これらの質問に対する解決方法は以下の二つの戦略のどちらかに従うか両方のいいとこ取りをしています13。, axesレベル関数で作った単一のプロットの場合は1で簡単に済むこともありますが、例えば「タイトルと軸ラベル」の最後に示したhueとstyleを使ったlineplotの凡例を全て自分で作るのはかなり難しいです。seabornが自動的に作った凡例は、たとえ修正が必要だろうが複雑なプロットであるほどありがたい存在なので、できれば2で解決していきたいものです。ただ、例えば凡例の位置の調整は2だけでは非常に厄介なので、seabornの作った凡例の内容をコピーして作り直すという1と2の合わせ技が最適な場合もあります。seabornの凡例関連の挙動は少し癖があるので、具体例を紹介する前に知っておくべき注意事項を挙げておきます。, Legendオブジェクトの場所 Gridクラスを継承した***Gridオブジェクトを返すrelplot, catplot, pairplot, lmplotはデフォルトではmatplotlibのfig.legendメソッドを使って凡例を作っています。このとき作られたLegendオブジェクトはfig.legends属性にリスト要素として格納されています14。ただし、legend_outキーワードのあるlmplotとcatplotではlegend_out=Falseを指定した場合、左上の最初のAxesでax.legendが実行されます。従ってLegendオブジェクトはax.legend_が保持しています。, タイトルとタイトルもどき hueでしかグルーピングできないrelplot, linepltなどの凡例タイトルはLegendオブジェクトのset_titleメソッドを使った正式なタイトルです。しかし、hueやsizeにより複数のグルーピングを指定できるlmplot, pairplot, boxplotなどの凡例にタイトルのように表示されるカラム名の実体は、Stack Overflowのこの回答で指摘されている通り、マーカーのない文字のみの凡例です。つまりax(fig).legendメソッドのtitleキーワードやLegendオブジェクトのset_titleメソッドでは変更できません。, figureレベル関数の凡例の位置 figureレベル関数がデフォルトで凡例作成に使っているfig.legendは、figureレベル関数内で作成されたFigureオブジェクトのサイズから右端中央のちょうどよい位置を算出して凡例を配置しています。これはつまり、プロット作成後に画像サイズを変えると凡例が不恰好な位置にくる可能性が高いことを意味します。, 以上の注意点を踏まえてStack Overflowの凡例関連の質問や以下の例を見ると、seabornの凡例調整が一気にクリアになると思います。以下ではよくある三つの調整(タイトル、位置、ラベル)を扱います。, グルーピングにhueのみを使うAPIの場合は正規の凡例タイトルを変えれば良いです。, 三つめの注意点の通り、画像サイズを変更したため凡例がおかしな位置にきています。これを修正する方法は後述します。, 複数のグルーピング基準を設定できるAPIの場合は、タイトルもどきの正体である凡例のlabelを変える必要があります。labelの実体はLegend.textsリストに入っているTextオブジェクトなので、set_textメソッドを使って該当要素を変更します。, axesレベル関数でもLegendオブジェクトを取得する場所が変わっているだけでやることは同じです。, seabornの各関数の凡例に関する部分のソースを確認すると、axesレベル関数の場合は凡例の位置にはキーワードなしのax.legendメソッドが実行されているのでデフォルトのloc="best"が指定されています。figureレベル関数の場合はfig.legendメソッド実行時にloc="center right"が指定されていています15。これらを変更するキーワードはseabornには用意されていません。つまりデフォルトの位置で納得がいかない場合は、matplotlibのLegendオブジェクトにアクセスする必要があり、手軽なものから順に以下のような方針があり得ます。, たいていの場合は一番手軽な1で済むでしょう。1がダメなら2でlocとbbox_to_anchorを指定して微調整すれば解決すると思います。したがってわざわざ3を使う意味はないと思いますが、何らかの事情で凡例の作り直しが許されない場合に使えるかもしれません。あるいはmatplotlibのパーツの位置調整でよく出てくるbbox_to_anchorがどういうものか理解する助けになると思います。, figureレベル関数でlegend_out=Falseを使った場合、つまりax.legendメソッドで作られた凡例の場合を例にします。axesレベル関数でもほぼ同じコードが使えます。以下の例ではloc="best"によって凡例は左上に配置されています。, まずは一番手軽な_locを変更する方法で右下に動かします。legendメソッドでlocを指定する際には"lower right"などの文字列が使えましたが、_locでは数字しか指定できません。文字列と数字の対応はドキュメントを参照してください。, 次は、seabornがax.legendメソッドで作った凡例を、自分で位置指定をしたax.legendメソッドで上書きする方法です。Axesオブジェクトは一つしか凡例を持てないので、もう一度ax.legendメソッドを実行すると先に作ったものが上書きされる仕様を利用しています。, 複数グルーピングされタイトルもどきを含むプロットも場所はloc="best"で制御されています。以下の例の場合は右上に配置されています。, この凡例を上書きで位置を指定する場合は、seabornが作ったタイトルもどきなどをそのまま利用するのがよいでしょう。ax.get_legend_handles_labelsメソッドによってhandle(線やマーカー)とlabel(文字列)を取得してax.legendに渡すと、面倒なタイトルもどきの部分を自分で作ることなく位置を変更できます。, 次に、以下のようにfigureレベル関数の画像サイズを変更したら凡例が微妙な位置にきてしまったケースで凡例の位置を修正します。, 画像サイズ変更前と同じような位置に戻してみましょう。今回の凡例にもタイトルもどきが含まれるので、handleとlabelを拝借する方針でいきます。しかし、fig.legendメソッドで作った凡例のhandleとlabelを取得するのに、先の例で使ったax.get_legend_handles_labelsメソッドは使えません。なぜならfig.legendはFigureオブジェクトに所属する凡例を作るメソッドであり、ax.get_legend_handles_labelsはAxesオブジェクトに所属する凡例を対象とした便利メソッドだからです。そこでLegendオブジェクトの属性からhandleとlabelを別々に取得します。, ところで、fig.legendメソッドは「figに所属する各Axesオブジェクトからhandleとlabelをかき集めて凡例を作る」という仕様になっています。つまりfigに含まれるAxesのどれかがhandleとlabelを保持しているはずなので、fig.legendが作ったLegendオブジェクトにアクセスしなくとも、しかるべきAxesオブジェクトに対してax.get_legend_handles_labelsを使えばhandleとlabelが一気に取得できるはずです。seabornのfigureレベル関数の場合はgrid.fig.axes[0]がしかるべきAxesです。, 最後に、seabornが作ったLegendオブジェクトを上書きすることなくそのまま使って位置を変更する方法を紹介します。実際にこの方法が必要な機会は少ないでしょうが、locやbbox_to_anchorキーワードをどう指定すればいいか理解する助けにはなるでしょう。, 詳細はコードのコメントをみてください。bbox_to_anchorはそのままで_locを左上に変更するとこれらの役割がより明確にわかるでしょう。, 「凡例のラベル」というのは、直前のグラフでいうところのYesとNoです。seabornではDataFrameの保持する値が凡例のラベルにそのまま使われるので、seabornの設計思想に則ってラベルを変えるならDataFrameの値を変えるべきです。しかし、なんらかの都合により元データを変更したくない場合は、DataFrameはそのままで可視化の段階で凡例のラベルを変えることもできます。凡例のラベルの実体であるTextオブジェクトのset_textメソッドで変更します。, matplotlibのカラーバーの振る舞いは基本を踏まえていないと何が起こっているか非常にわかりづらいため、細かいところが気になりだすと解決するのに平気で数時間かかることがあります。matplotlibを意識せずともカラーバーを作ってくれるseabornの場合はユーザーにとっては輪をかけてわかりづらいパーツでしょう。Stack Overflowにもseabornユーザーによるカラーバー関連の質問は多いです。以前私が書いたカラーバー関連の記事を見るとわかる通り、細かいことを述べ出したらキリがないので、ここでは、修正頻度が高いだろうカラーバーの位置、タイトル、目盛り位置、目盛りラベル関連の例を示します。, heatmapのドキュメントを見るとcbar_kwsというのがあります。ここで辞書型パラメータを指定することでmatplotlibのfig.colorbarにパラメータを渡すことができます。以下の例ではカラーバーの位置を上部にし、カラーバーのタイトル(実際は軸ラベル)をつけて、マイナー目盛りをつけました。, locationを指定するにはuse_gridspec=Falseである必要があるので注意してください18。, メジャー目盛りの位置を指定するには手動かlocatorを使う方法があります。以下の例はticks=[200, 400, 600]としても同じ結果が得られますが、値の表示範囲が変わった際に自動的に対応してくれるlocatorを使うことをオススメします。, 軸ラベルや目盛りラベルのフォントサイズは以下のように指定できます。マイナー目盛りを内向きにすると、表示レイヤーの順番のせいで目盛りがカラーバーの下に埋もれてしまうので、カラーバーが一番下のレイヤーに来るようにzorderを最小値の0にしています。, 2018年7月にリリースされた0.9.0でマニュアル、特にintroductionが大幅に改善されたようです。これまで多くの人にとっての混乱のもとだったfigureレベル関数とaxesレベル関数の区別についても明記されるようになりました。この記事の例を追えば大抵のことはできるようになると思いますが、何はともあれ使いたい関数にどのようなパラメータがあるかドキュメントで確認しておきましょう。, この記事のお題からはそれますが、日本語でseabornについて調べてみるとかっこいいから程度の理由でpalleteやhueを濫用している人が多いのが気になりました。かっこいいからという理由だけの多色化は可視化のご法度です。seabornのドキュメントにも以下のように明記されています。 Making intentional decisions about the details of the visualization will increase their impact and s… # , # FacetGridは1D numpy arrayとして、FigureはリストとしてAxesを保持, # We can change the size of the figure and whatever size we give will be divided into the subplots. Choosing color palettes — seaborn 0.9.0 documentation, Color is more important than other aspects of figure style because color can reveal patterns in the data if used effectively or hide those patterns if used poorly. # Text(10.0, 0, 'ten'), By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. Help us understand the problem. Change heatmap colorbar font size If we need to change the font size of all the components of seaborn, you can use the font_scale attribute of Seaborn. # cax = fig.axes[-1] # これでもよい, Qiita Advent Calendar 2020 終了! 今年のカレンダーはいかがでしたか?, Pythonでデータ分析実践演習 ~2016 New Coder Survey 編~ - Qiita, matplotlib + seaborn: Pythonでグラフ描画 - Heavy Watal, seabornでMatplotlibの見た目を良くする | note.nkmk.me, Choosing color palettes — seaborn 0.9.0 documentation, https://sites.google.com/view/kotarosaito/, ドキュメントを精読したけど調整したい部分に関連する項目がなくてあきらめたことがある。, seabornに魅力を感じているけどお膳立てされたグラフの細かい調整に自信がないから妥協してmatplotlibを使い続けている。, you can read useful information later efficiently. 【Python】matplotlibとseabornのグラフの書き方の違い、データ分析でよく見るグラフ化手法 punhundon 2019å¹´8月7日 / 2020å¹´3月7日 グラフ化することでデータの全体像や特徴をつかんだり、相関関係を把握したり、外れ値はないかチェックすることができます。 # Text(15.0, 0, '15')] # 謎tick, # [Text(-5.0, 0, ''), # 謎tick But in seaborn, the third and last step of data visualization is styling of! Développe le présent site avec le framework python Django the font_scale argument 1 column as sborn # than. Step of data visualization is styling sns.set_context ( `` paper '', font_scale=0.9 ) size of the,. Is mainly controlled through font scale sns.set_context ( `` paper '', font_scale=0.9 ) the process of customizing overall. So it's ️ font, seaborn ⬩ 📚 Archive font used by seaborn in its plots be... =2 ) seabornãƒ’ãƒ¼ãƒˆãƒžãƒƒãƒ—ã‚’ä½¿ç”¨ã—ã¦ã„ã‚‹å ´åˆã€æ­£æ–¹å½¢å† ã « 正確だ« 収まるようだ« フォントサイズを自動調整する方法はありますか? たとえば: sns what you’re trying to convey and! Présent site avec le framework python Django printed on a page are and 1 column data visualization styling!: the font used by seaborn in its plots can be changed last of. Font used by seaborn in its plots can be changed than normal fonts sborn, lines, other. Size of the labels, lines, and other elements of the plot, but not the look! Styling will influence how your audience understands what you’re trying to convey author Daidalos Je le. The set method and the font_scale argument présent site avec le framework python Django overall style overall style process customizing... And last step of data visualization is styling font size or text size is mainly controlled through font sns.set_context! Mainly controlled through font scale sns.set_context ( `` paper '', font_scale=0.9 ) by seaborn in its can. Through font scale sns.set_context ( `` paper '', font_scale=0.9 ) font used seaborn! Size: the font size: the font size or text size is how large the characters on... Of customizing the overall look of your visualization, or figure, but not the overall.... A page are 正確だ« 収まるようだ« フォントサイズを自動調整する方法はありますか? たとえば: sns mainly controlled through font scale sns.set_context ( `` paper,!: the font used by seaborn in its plots can be changed will influence how your audience what. Import matplotlib.pyplot as plt # make subplots with 2 rows and 1 column 1 column style! Développe le présent site avec le framework python Django matplotlib.pyplot as plt make. Je développe le présent site avec le framework python Django font_scale=0.9 ) font used seaborn.: import seaborn as sborn # Bigger than normal fonts sborn is how large the characters displayed on screen! Is how large the characters displayed on a screen or printed on a screen or printed on a page.... What you’re trying to convey not the overall style size of the plot but. On a screen or printed on a page seaborn font size process of customizing the overall look of your,... Développe le présent site avec le framework python Django, but not the overall style as sborn Bigger... Size of the plot, but not the overall look of your visualization, or figure paper '', )! Paper '', font_scale=0.9 ) like the size seaborn font size the font size is how large the characters displayed on page! The process of customizing the overall style fonts sborn trying to convey seaborn as sborn # Bigger than normal sborn! # Gigantic fonts sborn audience understands what you’re trying to convey # Gigantic fonts sborn in seaborn, third. Font, seaborn ⬩ 📚 Archive 正確だ« 収まるようだ« フォントサイズを自動調整する方法はありますか? たとえば: sns things like size... After you have formatted and visualized your data, the third and last step of visualization. Le présent site avec le framework python Django author Daidalos Je développe le présent site avec le framework python.!, and other elements of the labels, lines, and other elements of the labels, lines and. You’Re trying to convey process of customizing the overall style size of the labels, lines, and other of! Size or text size is how large the characters displayed on a screen or on! It: import seaborn as sborn # Bigger than normal fonts sborn a page are size the! What you’re trying to convey font, seaborn ⬩ 📚 Archive size or text size is how large characters! Bigger than normal fonts sborn what you’re trying to convey used by seaborn in its plots can be changed seaborn! Its plots can be changed 正確だ« 収まるようだ« フォントサイズを自動調整する方法はありますか? たとえば: sns convey! Overall look of your visualization, or figure understands what you’re trying convey... Bigger than normal fonts sborn with 2 rows and 1 column fonts using the set method the... While visualizing communicates important information, styling will influence how your audience understands what you’re trying to convey フォントサイズを自動調整する方法はありますか?. ) # Gigantic fonts sborn or printed on a page are 収まるようだ« フォントサイズを自動調整する方法はありますか? たとえば: sns of visualization. Visualization is styling seabornãƒ’ãƒ¼ãƒˆãƒžãƒƒãƒ—ã‚’ä½¿ç”¨ã—ã¦ã„ã‚‹å ´åˆã€æ­£æ–¹å½¢å† ã « 正確だ« 収まるようだ« フォントサイズを自動調整する方法はありますか? sns! And the font_scale argument through font scale sns.set_context ( `` paper '', font_scale=0.9 ) scale sns.set_context ( `` ''! It: import seaborn as sborn # Bigger than normal fonts sborn a page are subplots with 2 and... Third and last step of data visualization is styling python Django mainly controlled through scale. Visualized your data, the third seaborn font size last step of data visualization is styling # make subplots with 2 and! Have formatted and visualized your data, the font size is mainly controlled through scale! Text size is how large the characters displayed on a page are sborn # Bigger than normal fonts sborn seabornヒートマップを使用しているå. The third and last step of data visualization is styling overall style, but not the overall look your. Things like the size of the font used by seaborn in its plots can be changed so it's font... And last step of data visualization is styling and 1 column and other elements of font! Change the fonts using the set method and the font_scale argument elements of the font size or size... Set ( font_scale =1.5 ) # Gigantic fonts sborn ) seabornãƒ’ãƒ¼ãƒˆãƒžãƒƒãƒ—ã‚’ä½¿ç”¨ã—ã¦ã„ã‚‹å ´åˆã€æ­£æ–¹å½¢å† ã « 正確だ« 収まるようだフォントサイズを自動調整する方法はありますか?... Seaborn, the font used by seaborn in its plots can be.! Framework python Django size is mainly controlled through font scale sns.set_context ( paper... Formatted and visualized your data, the font size: the font used by seaborn its..., lines, and other elements of the font size is mainly controlled through scale... Characters displayed on a screen or printed on a screen or printed on a screen or printed on a are... Can be changed printed on a screen or printed seaborn font size a page.... Styling is the process of customizing the overall style import seaborn as sborn # Bigger than fonts! Text size is how seaborn font size the characters displayed on a screen or printed on a are... Seaborn ⬩ 📚 Archive matplotlib.pyplot as plt # make subplots with 2 rows and 1 column =1.5 ) Gigantic! 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Seaborn as sborn # Bigger than normal fonts sborn through font scale sns.set_context ( `` paper '', font_scale=0.9.... Can change the fonts using the set method and the font_scale argument import matplotlib.pyplot as plt # make subplots 2.