Matplotlib のオブジェクト指向アプローチで Seaborn ビジュアライゼーションを使用するにはどうすればよいですか?

Seaborn を使用したオブジェクト指向スタイルのプロット視覚化

データ視覚化に広く使用されている Python パッケージである Seaborn は、Matplotlib ライブラリを利用します。 。 Matplotlib は、オブジェクト指向インターフェイスを提供することにより、複雑なプロットの作成と管理を容易にします。この記事では、Matplotlib のオブジェクト指向アプローチを維持しながら seaborn の機能を活用する方法について説明します。

この記事は、seaborn プロット関数の 2 つのカテゴリ、「軸レベル」と「図レベル」の概要を説明することから始まります。 」 regplot や boxplot などの Axes レベルの関数は、明示的な ax 引数を受け取り、Axes オブジェクトを返します。目的の Axes オブジェクトを渡すことにより、これらの関数をオブジェクト指向の方法で使用できます。

対照的に、lmplot や pairplot などの Figure レベルの関数は、Figure を完全に制御する必要があり、次のような目的で使用することはできません。既存の軸にプロットします。これらの関数はオブジェクト (通常は FacetGrid または JointGrid) を返します。これにより、基になる Figure と軸へのアクセスが可能になり、事後カスタマイズが可能になります。

オブジェクト指向スタイルでの seaborn の使用法を説明するために、この記事では例を示します。 regplot関数を使用します。この例では、Figure 内に 2 つのサブプロットを作成し、関数 regplot を使用して各 Axes オブジェクトにデータをプロットします。

全体として、この記事は、Matplotlib のオブジェクト指向機能を Seaborn の強力なプロットと組み合わせて利用する方法についてのガイダンスを提供します。機能性。軸レベルの関数と図レベルの関数の違いを理解することで、ユーザーは効果的にデータをプロットし、特定の要件に従って視覚化をカスタマイズできます。

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