Python初学者向け：seabornのstyle変更の基本を解説

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▶ matplotlibによる可視化を基本から解説しています。以下の投稿も合わせてご覧ください。

データの可視化を基本から解説していきます。まずはデータの可視化ライブラリmatplotlibの使い方からみていきます。今回は第一回目なので一番ベーシックな折れ線グラフの書き方から始めることにしましょう。

はじめに
seabornのstyle設定
まとめ

はじめに

今回はseabornのstyle設定の基本を解説します。seabornで設定することができるstyleをいくつかピックアップして設定方法をご紹介します。基本的によく使うもの以外は覚える必要がないので、こんなことができるんだな程度に確認しておくとよいでしょう

seabornのstyle設定

seabornのstyleの設定は次の書式で行います。

sns.set()

このsns.set()の中の引数でいろいろ設定していくことになります。基本的に覚える必要はなく、利用したいときに都度、docstringを読んだり、調べたりしながら進めればよいです。

今回もseabornにあらかじめ準備されている学習用データの「taxis」を使うことにしましょう。

# ライブラリのインポート
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# データの読み込み
df = sns.load_dataset('taxis')
df.head()

context

contextは全体のstyleの設定です。指定した値によって文字サイズなどが変わります。「paper」「notebook」「talk」「poster」が選べます。比べてみましょう。

# context='paper'
sns.set(context='paper')
sns.relplot('distance','tip',data=df,alpha=0.3)

posterを指定すると、文字がかなり大きくなります。見てみましょう。

# context='poster'
sns.set(context='poster')
sns.relplot('distance','tip',data=df,alpha=0.3)

contextはsns.set(context=’paper’)のように指定することができますが、専用のメソッドも用意されています。

sns.set_context()

この中で直接「paper」「poster」などを設定することができます。この関数を使うと、docstringが詳しく書かれているので、状況によって使い分けるとよいでしょう。

style

次にstyleです。これは表のスタイルを設定します。「darkgrid」「whitegrid」「dark」「white」「ticks」などが設定できます。

# style='whitegrid'
sns.set(context='paper',style='whitegrid')
sns.relplot('distance','tip',data=df,alpha=0.3)

palette

最後はpaletteです。これはhueのcolormapを変更することができます。

# sns.set()でpalette='deep'を設定
sns.set(context='poster',style='whitegrid',palette='deep')
sns.relplot('distance','tip',data=df,alpha=0.3,hue='dropoff_borough')

別のcolormapを設定してみましょう。

# sns.set()でpalette='pastel'を設定
sns.set(context='poster',style='whitegrid',palette='pastel')
sns.relplot('distance','tip',data=df,alpha=0.3,hue='dropoff_borough')