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Matplotlib によるデータ可視化入門

Ariel Rokem

Data Scientist

プロットスタイルの変更

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

スタイルの選択

plt.style.use("ggplot")

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

デフォルトに戻す

plt.style.use("default")

利用可能なスタイル

https://matplotlib.org/stable/gallery/style_sheets/ style_sheets_reference.html

「bmh」スタイル

plt.style.use("bmh")

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

Seabornのスタイル

plt.style.use("seaborn-colorblind")

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

プロットスタイルを選ぶ際のガイドライン

暗い背景は通常、見えにくくなります
色が重要な場合は、カラーブラインド対応のオプションを検討してください
- 「seaborn-colorblind」または「tableau-colorblind10」
印刷する人がいる場合は、インクの使用量を抑える
白黒印刷の場合は、「グレースケール」スタイル {{5}} を使用

自分に合ったスタイルの選択を練習しましょう！

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