Python で Matplotlib のオブジェクト指向インターフェイスを使用して Seaborn プロット関数を実装するにはどうすればよいですか?

Matplotlib のオブジェクト指向インターフェイスで Seaborn を利用する方法

matplotlib のオブジェクト指向アプローチに慣れている人にとって、seaborn に移行するのは難しいかもしれません。複数の図やサブプロットの制御を維持する際に課題が生じます。この記事では、seaborn のプロット関数をオブジェクト指向で利用する方法について詳しく説明します。

Seaborn プロット関数の区別

Seaborn のプロット関数は、次の 2 つのカテゴリに分類されます。

• Axes-level: (例: regplot、boxplot、kdeplot) 明示的な ax 引数を受け入れ、Axes オブジェクトを返します。
• Figure-level: (例: relplot、catplot、displot) 独自の Figure を初期化し、意味のある方法で複数の Axes を整理します。

OOP スタイルでの Axes レベル関数の利用

Axes レベル関数により、既存の Axes オブジェクトを直接カスタマイズできます:

<code class="python">f, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
sns.regplot(x, y, ax=ax1)
sns.kdeplot(x, ax=ax2)</code>

OOP を使用した Figure レベル関数へのアプローチ

Figure レベル関数はオブジェクトを返します(relplot の FacetGrid など) は、基になる Figure と Axes へのメソッドとアクセスを提供します:

<code class="python">g = sns.lmplot(..., ...)
g.fig  # Provides access to the figure
g.axes  # Provides access to the Axes array</code>

初期化後のカスタマイズ

Figure レベルの関数は次のことを行います。既存の Figure の指定は許可されていませんが、g.set_axis_labels(...) や g.set_titles(...) などのメソッドを使用して関数を呼び出した後でもカスタマイズを適用できます。

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