matplotlibのstyleはどれが良いか

初めに

以前の投稿に引き続き，グラフに少しだけ凝ってみる．

matplotlibでグラフを描画するときは，

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use(STYLE)   # STYLE: str

を宣言することで，描画スタイルを選択できる．

公式のdocumentationに幾つかの例が示されているが，興味のあるスタイルのみ取り出して比較する．

比較

以前の投稿より，グラフのアスペクト比は大和比（7 : 5）で描画する．

2Dと3Dの図を作り，様子を確認する．

style	2D	3D
default
fast
seaborn-white
_mpl-gallery
bmh
classic
dark_background
ggplot
tableau-colorblind10
seaborn-colorblind
seaborn
seaborn-deep
seaborn-muted
seaborn-poster
seaborn-talk
seaborn-notebook
seaborn-paper

defaultとfastは殆ど違いが無いように見える．seaborn-whiteも似ているが，枠線の太さ，tickの有無，legendのボックスの塗り潰しの有無などが違う．

個人的にbmhは好きだったが，3Dで背景に影が入るのが面倒（なぜかは良く分かっていない）．他にも，3Dで背景に色が付くもの（ggplotなど）は避けたい．

色覚異常を持つ方にもフレンドリーなスタイルに，tableau-colorblind10とseaborn-colorblindがある．幸い色覚異常の無い私には，seaborn-colorblindのカラーサイクルの方が好みだ．

seabornも背景に色が付くので避けたいが，背景が白色でカラーサイクルがseabornに近いものとして，seaborn-deepとseaborn-mutedがある．seaborn-mutedの方がパステルっぽいというか，明るさがある．seaborn-deepが名前通り深みのある色であり，個人的にはこちらが好きだ．

seaborn系の中で，幾つかdefaultに似たカラーサイクルを持っているものがあり，候補として良い．文字の大きさが変更されるようで，

• poster > talk > notebook > paper

という順で文字やマーカーが大きく，線が太い．defaultとnotebookが同じくらいの文字・マーカーサイズ，線の太さだが，seaborn系の方がlegendのボックスの線が細い．

終わりに

これが良いという結論は出し辛いので，これで終える．

Appendix

2Dの図は以前の投稿と同様に作成した．

3Dの図はMatplotlibの3D plottingを基に作成した．

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as mtri

plt.rcParams['figure.figsize'] = (7, 5)
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'
plt.rcParams['mathtext.fontset'] = 'cm'

fig = plt.figure()

# Make a mesh in the space of parameterisation variables u and v
u = np.linspace(0., 2. * np.pi, endpoint=True, num=50)
v = np.linspace(-.5, .5, endpoint=True, num=10)
u, v = np.meshgrid(u, v)
u, v = u.flatten(), v.flatten()

# This is the Mobius mapping, 
# taking a u, v pair and returning an x, y, z triple
x = (1 + 0.5 * v * np.cos(u / 2.0)) * np.cos(u)
y = (1 + 0.5 * v * np.cos(u / 2.0)) * np.sin(u)
z = 0.5 * v * np.sin(u / 2.0)

# Triangulate parameter space to determine the triangles
tri = mtri.Triangulation(u, v)

# Plot the surface. 
# The triangles in parameter space determine which x, y, z points are connected by an edge.
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
C = ax.plot_trisurf(x, y, z, triangles=tri.triangles, cmap="Spectral_r")
fig.colorbar(C, ax=ax, shrink=.6, pad=.1, orientation='vertical', extend='both')

ax.set(
    zlim=(-.5, .5),
    xlabel=r'$x$', 
    ylabel=r'$y$', 
    zlabel=r'$z$'
)

fig.tight_layout()
plt.show()