Seaborn を Matplotlib の OOP インターフェイスで使用するにはどうすればよいですか?

Matplotlib OOP インターフェイスを使用した Seaborn によるプロット

Seaborn は、Python で統計グラフィックを作成するための便利なインターフェイスを提供します。ただし、オブジェクト指向 (OOP) アプローチを使用して matplotlib を操作することを好むユーザーもいます。この記事は、Seaborn でこれを実現する方法を示すことを目的としています。

Axes レベルの関数

Seaborn の Axes レベルの関数 (regplot、boxplot、kdeplot など)プロットする Axes オブジェクトを直接渡すことができます。これにより、OOP ワークフローと簡単に統合できます。

<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

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

Figure レベル関数

Seaborn の Figure レベル関数 (relplot、catplot、lmplot など) 、複数の軸を含めることができるプロットを生成します。これらの関数に既存の Axes オブジェクトを渡すことはできません。ただし、呼び出されると、基礎となる Figure と Axes を公開するオブジェクト (FacetGrid など) が返されます。

<code class="python">import seaborn as sns

g = sns.lmplot(x, y)
g.fig  # Returns the Figure object
g.axes  # Returns an array of Axes objects</code>

Figure レベルのプロットのカスタマイズは、関数の呼び出し後に行う必要があります。

結論

matplotlib と Seaborn の両方が提供する OOP インターフェイスを利用することで、Python で統計グラフィックスを作成するときに高レベルの制御と柔軟性を実現できます。 Axes レベルの関数を使用すると、matplotlib の OOP アプローチと直接統合できます。一方、Figure レベルの関数は、より複雑で包括的なプロット機能を提供します。

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