Matplotlibでグラフを描いたけどあまり格好良くない,見栄えの良いグラフを作るのにカスタマイズするのは面倒だ.そんな方にお手軽にスタイリッシュなグラフを描く機能がMatplotlibに備わっていいます。グラフを描く際に1行書き加えるだけです.
スポンサーリンク
Matplotのグラフをスタイリッシュに描こう
Matplotlibには,プロットエリアの見た目を変える変えるスタイルシートが幾つかあります.これをMatplotlib.style(“スタイル”)で呼び出すことでスタイルが反映されます.この宣言はfigの前に必要です.
・Matplotlib.style(“スタイル”)の引数
‘Solarize_Light2’ , ‘_classic_test_patch’ , ‘bmh’ , ‘classic’ , ‘dark_background’, ‘fast’ , ‘fivethirtyeight’ , ‘ggplot’ , ‘grayscale’ , ‘seaborn’ , ‘seaborn-bright’ , ‘seaborn-colorblind’ , ‘seaborn-dark’ , ‘seaborn-dark-palette’ , ‘seaborn-darkgrid’ , ‘seaborn-deep’ , ‘seaborn-muted’ , ‘seaborn-notebook’ , ‘seaborn-paper’ , ‘seaborn-pastel’ , ‘seaborn-poster’ , ‘seaborn-talk’ , ‘seaborn-ticks’ , ‘seaborn-white’ , ‘seaborn-whitegrid’ , ‘tableau-colorblind10’]
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(0.0, 2.0, 0.1)
y=np.sin(2*np.pi*x)
plt.style.use('bmh') #スタイルを定義
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
line1=ax1.plot(x, y ,marker="o" )
line2=ax1.plot(x, y+1,marker="s" )
line3=ax1.plot(x, y+2,marker="*" )
line4=ax1.plot(x, y+3,marker="^" )
# タイトル,凡例,ラベル,グリッドの表示と設定 #
ax1.set_title("bmh")#タイトル
ax1.set_xlabel("X-axis")#x軸のラベル設定
ax1.set_ylabel("Y-axis")#y軸のラベル
labes=["A","B","C","D"]# 凡例のラベル名を定義
ax1.legend(labes)#凡例ラベル設定
plt.show()
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/sample-1.png)
スタイリッシュなグラフができました.
styleの効果
・Matplotlib.style(‘Solarize_Light2’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/solarize_Light2.png)
・Matplotlib.style(‘_classic_test_patch’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/classic_test_patch.png)
・Matplotlib.style(“‘bmh’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/bmh.png)
・Matplotlib.style(“‘classic’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/classic.png)
・Matplotlib.style(“‘dark_background’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/dark_background.png)
・Matplotlib.style(“‘fast’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/fast.png)
・Matplotlib.style(“‘fivethirtyeight’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/fivethirtyeight.png)
・Matplotlib.style(“‘ggplot’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/ggplot.png)
・Matplotlib.style(“‘grayscale’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/grayscale.png)
・Matplotlib.style(‘seaborn’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/seaborn.png)
・Matplotlib.style(‘seaborn-bright’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/seaborn-bright.png)
・Matplotlib.style(“seaborn-colorblind)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/seaborn-colorblind.png)
・Matplotlib.style(‘seaborn-dark’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/seaborn-dark.png)
・Matplotlib.style(‘seaborn-dark-palette’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/seaborn-dark-palette.png)
・Matplotlib.style(‘seaborn-darkgrid’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/seaborn-darkgrid.png)
・Matplotlib.style(‘seaborn-deep’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/seaborn-deep.png)
・Matplotlib.style(‘seaborn-muted’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/seaborn-muted.png)
・Matplotlib.style(‘seaborn-pastel’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/seaborn-pastel.png)
・Matplotlib.style(‘seaborn-ticks’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/seaborn-ticks.png)
・Matplotlib.style(‘seaborn-white)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/seaborn-white.png)
・Matplotlib.style(‘seaborn-whitegrid’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/seaborn-whitegrid.png)
・Matplotlib.style(‘tableau-colorblind10’)
![](https://it-mayura.com/wp-content/uploads/2021/03/tableau-colorblind10.png)
画像の大きさを決めるスタイル
・Matplotlib.style(‘seaborn-paper ‘) #(640×440px)
・Matplotlib.style(‘seaborn-notebook’) #(800×550px)
・Matplotlib.style(‘seaborn-talk’) #(1040×715px)
・Matplotlib.style(‘seaborn-poster’) #(1280×880px)
コメント