[seaborn] 2. set_contextで文字サイズ等を変更する

はじめに
コード
解説
まとめ
参考

はじめに

seabornは、Pythonでのデータ可視化を簡単かつ美しく行うためのライブラリです。グラフの見た目を効果的に調整することで、データの理解を深めることができます。本記事では、seabornのset_context関数を使用して、グラフの文字サイズやその他の要素をカスタマイズする方法について説明します。

コード

解説

モジュールのインポートなど

seabornは一般的に「sns」という略称でインポートされます。「sns.set(style=”darkgrid”)」のようにコードを使用することで、グラフの見た目の設定を簡単に変更できます。

データの読み込み

データは下記サイトより2019シーズンのJリーグJ1の試合結果を取得しました。

リーグサマリー：2019 J1 順位表 | データによってサッカーはもっと輝く | Football LAB

フットボールラボ(Football LAB)はサッカーをデータで分析し、新しいサッカーの観戦方法を伝えるサッカー情報サイトです。選手のプレーを評価するチャンスビルディングポイントやプレースタイル指標、チームの戦術を評価するチームスタイル指標...

	順位	Unnamed: 1	Unnamed: 2	勝点	試合数	勝	分	敗	得点	失点	得失	平均得点	平均失点
0	1	NaN	横浜Ｆ・マリノス横浜FM	70	34	22	4	8	68	38	30	2.0	1.1
1	2	NaN	ＦＣ東京FC東京	64	34	19	7	8	46	29	17	1.4	0.9
2	3	NaN	鹿島アントラーズ鹿島	63	34	18	9	7	54	30	24	1.6	0.9
3	4	NaN	川崎フロンターレ川崎Ｆ	60	34	16	12	6	57	34	23	1.7	1.0
4	5	NaN	セレッソ大阪Ｃ大阪	59	34	18	5	11	39	25	14	1.1	0.7
5	6	NaN	サンフレッチェ広島広島	55	34	15	10	9	45	29	16	1.3	0.9
6	7	NaN	ガンバ大阪Ｇ大阪	47	34	12	11	11	54	48	6	1.6	1.4
7	8	NaN	ヴィッセル神戸神戸	47	34	14	5	15	61	59	2	1.8	1.7
8	9	NaN	大分トリニータ大分	47	34	12	11	11	35	35	0	1.0	1.0
9	10	NaN	北海道コンサドーレ札幌札幌	46	34	13	7	14	54	49	5	1.6	1.4
10	11	NaN	ベガルタ仙台仙台	41	34	12	5	17	38	45	-7	1.1	1.3
11	12	NaN	清水エスパルス清水	39	34	11	6	17	45	69	-24	1.3	2.0
12	13	NaN	名古屋グランパス名古屋	37	34	9	10	15	45	50	-5	1.3	1.5
13	14	NaN	浦和レッズ浦和	37	34	9	10	15	34	50	-16	1.0	1.5
14	15	NaN	サガン鳥栖鳥栖	36	34	10	6	18	32	53	-21	0.9	1.6
15	16	NaN	湘南ベルマーレ湘南	36	34	10	6	18	40	63	-23	1.2	1.9
16	17	NaN	松本山雅ＦＣ松本	31	34	6	13	15	21	40	-19	0.6	1.2
17	18	NaN	ジュビロ磐田磐田	31	34	8	7	19	29	51	-22	0.9	1.5

paperの場合

sns.set_context(‘paper’)を使用すると、文字サイズなどの要素がデフォルト設定(notebook)から0.8倍にスケーリングされます。

notebookの場合

sns.set_context(‘notebook’)を使用すると、以下のようになります。この設定がデフォルトとして適用されています。

talkの場合

sns.set_context(‘talk’)を使用すると、以下のようになります。この設定ではnotebookの1.3倍にスケーリングされます。

posterの場合

sns.set_context(‘poster’)を使用すると、文字サイズなどの要素がnotebookの1.6倍にスケーリングされます。

まとめて表示

以上のsns.set_context()を使用して得られた図をまとめて表示すると以下のようになります。

コードをダウンロード(.pyファイル)

コードをダウンロード(.ipynbファイル)

まとめ

seabornのset_context関数を使用することで、グラフの文字サイズや線の太さなどを簡単に調整できます。「paper」「notebook」「talk」「poster」の4つのコンテキストから選択することで、用途に応じた適切なサイズ設定が可能です。また、パラメータをカスタマイズすることで、より細かい調整も行えます。これにより、データ可視化の見やすさと伝わりやすさを向上させることができます。