matplotlibとsebornの違いをまとめてみました

Matplotlib と Seaborn は、どちらもPythonでデータ可視化を行うためのライブラリですが、それぞれに特徴と用途があります。以下に両者の違いを詳細に説明します。

1. 基本的な概要

Matplotlib

• Python標準のデータ可視化ライブラリで、基本的なプロットを作成するために使用されます。
• 高い柔軟性を持つため、カスタマイズの幅が非常に広いですが、コードがやや複雑になることがあります。
• 低レベルのライブラリとして、可視化の基礎を構築することができます。

Seaborn

• Matplotlibを基盤として構築された高レベルのデータ可視化ライブラリです。
• 見た目が美しいテーマ設定がデフォルトで適用され、複雑なプロットも簡単に作成できます。
• データフレーム（特にPandasデータフレーム）と統合して使うのが得意で、統計的な可視化に適しています。

2. 主な違い

特徴	Matplotlib	Seaborn
目的	汎用的な可視化	統計的可視化
使いやすさ	自由度が高いが、やや煩雑	簡単なコードで見栄えの良いグラフを作成可能
見た目の美しさ	デフォルトではシンプル	美しいテーマと配色がデフォルト
データの扱い	配列やリストに最適	Pandasデータフレームとの相性が良い
複雑なプロット	手動で多くの設定が必要	関数が統合されており、簡単に作成可能
テーマ設定	手動で設定	デフォルトで視覚的に優れたテーマを提供
依存性	独立して動作可能	Matplotlibに依存

3. 詳細な違い

a. 見た目の違い

Matplotlib:

• デフォルトではシンプルで、古典的なプロットスタイル。
• 見た目を調整するには手動で設定する必要があります。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)
plt.title("Matplotlib Plot")
plt.show()

Seaborn:

• デフォルトで美しい配色やスタイルが適用されます。
• 軽微なコードで視覚的に魅力的なグラフを作成可能。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set_theme()  # デフォルトテーマを適用
sns.lineplot(x=[1, 2, 3, 4], y=[10, 20, 25, 30])
plt.title("Seaborn Plot")
plt.show()

b. データフレームの扱い

Matplotlib:

• データフレームを直接扱う機能は少なく、事前にデータをリストや配列に変換する必要があります。

Seaborn:

• Pandasデータフレームとの統合が得意で、列名を直接指定してプロットできます。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame({
    "x": [1, 2, 3, 4],
    "y": [10, 20, 25, 30],
})

sns.lineplot(data=data, x="x", y="y")
plt.show()

c. 統計的なプロット

Matplotlib:

• 基本的なヒストグラムや散布図は作成可能ですが、回帰分析やカーネル密度推定などの統計的なプロットは自力で実装が必要。

Seaborn:

• 統計的なプロットが標準で用意されており、短いコードで回帰線や分布図を作成可能。

# Seabornで回帰線付き散布図
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.lmplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="sex")
plt.show()

d. カスタマイズの柔軟性

Matplotlib:

• 非常に細かい部分まで設定可能。
• プロットのサイズ、色、軸の範囲、目盛りなどを細かく制御できます。

plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], color="red", linestyle="--", linewidth=2)
plt.title("Customized Matplotlib Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

Seaborn:

• 高度なカスタマイズは可能ですが、Matplotlibよりも制限があります。
• ただし、簡単に美しいプロットを作成可能。

4. 併用のメリット

SeabornはMatplotlibに依存して動作しているため、両者を組み合わせて使うことが可能です。Seabornで簡単にプロットを作成した後、Matplotlibで詳細をカスタマイズするという流れが一般的です。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set_theme()
sns.histplot([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4], bins=4)

# Matplotlibでカスタマイズ
plt.title("Seaborn with Matplotlib Customization")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

5. 選択基準

Matplotlibを選ぶ場合:

• 細かいカスタマイズが必要。
• データフレームを使わず、配列やリストを直接扱う場合。
• 可視化の自由度を重視する場合。

Seabornを選ぶ場合:

• 短いコードで視覚的に美しいプロットを作成したい。
• Pandasデータフレームを直接扱いたい。
• 統計的な分析や可視化が必要。

6. まとめ

項目	Matplotlib	Seaborn
柔軟性	高い（細かいカスタマイズ可能）	中程度（基本的な部分は自動化される）
使いやすさ	やや複雑	シンプルで直感的
見た目	手動で調整する必要がある	デフォルトで美しい
統計的可視化	自力で実装が必要	簡単に作成可能
データフレームとの統合	弱い	強い

どちらか一方を選ぶのではなく、用途に応じて使い分けるか、併用するのがベストなアプローチです。