Pythonのmatplotlibの自分用の備忘録 (2017/03/08作成) をQiitaに持ってきました。一応アップする前に見直しましたが、情報が古いままの箇所もあると思いますので注意して下さい。また、全機能を網羅するつもりはなく、個人的にハマった箇所を中心に書いただけです。

参考ページ

基本の流れ

必要なパッケージを入れる

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

figとaxの生成 (複数の図をまとめて1つの図にする場合があるので、全体をfig、個々の図をaxと呼んで区別している)
```
fig, ax = plt.subplots()
```
上は以下と等価
```
fig = plt.figure()
ax  = fig.add_subplot()
```
メインの図の描画
```
ax.plot(...)
```
細かい調整
```
ax.set_xlabel('x')
```
表示
```
fig.show()
```
ファイルへ出力
```
fig.savefig('tmp.png')
```

図の種類

matplotlibの図

折れ線グラフ
```
ax.plot(...)
```
散布図
```
ax.scatter(...)
```
棒グラフ
```
ax.bar(...)
```
箱ひげ図
```
ax.boxplot(...)
```
ヒストグラム
```
ax.hist(...)
```
ヒートマップ
```
ax.matshow(...)
```
または
```
ax.imshow(...)
```
円グラフ
```
ax.pie(...)
```

seabornの図

折れ線グラフ
```
sns.pointplot(...)
```
散布図
```
sns.scatterplot(...)
```
棒グラフ (連続変数の場合)
```
sns.barplot(...)
```
棒グラフ (カテゴリカル変数の場合)
```
sns.countplot(...)
```
箱ひげ図
```
sns.boxplot(...)
```
蜂群図
```
sns.swarmplot(...)
```
バイオリン図
```
sns.violinplot(...)
```
ヒストグラムとカーネル密度推定 (古いバージョン)
```
sns.distplot(...)
```
ヒストグラムとカーネル密度推定 (新しいバージョン)
```
sns.displot(...)
sns.histplot(...)
sns.kdeplot(...)
```
ヒートマップ
```
sns.heatmap(...)
```
ヒートマップ (樹形図付き)
```
sns.clustermap(...)
```

全体的なスタイル

全体的な文字サイズと線の太さを変える (paper < notebook (default) < talk < poster)
```
sns.set_context('talk')
```
文字サイズを調整したい場合
```
sns.set_context('talk', font_scale=0.8)
```
一時的に適用したい場合 (withの内側のみ)
```
with sns.plotting_context('talk'):
  # 略
```

rcParamsを個別に変更する

with plt.rc_context({'lines.linewidth':5}):

または

with sns.plotting_context(..., rc={'lines.linewidth':5}):

描画スタイルを変える (darkgrid, whitegrid, dark, white, ticks)
```
with sns.axes_style('whitegrid'):
```
使う色の種類を変える
```
with sns.color_palette('colorblind'):
```

タイトル

タイトルを付ける
```
ax.set_title('title')
```
タイトルの文字を大きくする
```
ax.set_title(..., fontsize=20)
```
タイトルと図の間を広げる
```
ax.set_title(..., pad=10)
```
複数のaxがある場合に全体タイトルを付ける
```
fig.suptitle('title')
```
tight_layoutを使う場合
```
fig.tight_layout(rect=[0,0,1,0.95])
```

figとax

figのサイズを指定 (単位はインチ)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))

pixelで指定したい場合 (dpiは予め適当なfig作ってfig.get_dpi()で調べておく)

dpi = 80.0
fig, ax = plt.subplots(figsize=(400/dpi, 300/dpi))
# (中略)
fig.savefig('tmp.png', dpi='figure')

余白を詰める

fig.tight_layout()

または

fig.subplots_adjust(left=0.05, top=0.95, bottom=0.05, right=0.95)

ax同士の間を調節する (hはheightで縦方向、wはwidthで横方向)
```
fig.tight_layout(h_pad=0.1, w_pad=0.1)
```
または
```
fig.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1)
```

複数のaxを並べる (サイズが同じ場合)

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
ax1 = axes[0,0]

複数のaxを並べる (サイズがばらばらの場合、方眼紙を作ってカスタムで配置するイメージ)
```
fig = plt.figure()
gs = fig.add_gridspec(100, 100)
ax = fig.add_subplot(gs[:50, :50])
```
複数のaxを一次元配列にする
```
axes = axes.flatten()
```
カスタムサイズのaxを作る (左下を(0,0), 右上を(1,1)として、[left, bottom, width, height] の順)
```
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
```

描画範囲

描画範囲を指定
```
ax.set_xlim((0, 100))
```
余白を入れる (データの範囲に対する割合。xlim, ylim指定があると無視される)
```
ax.margins(0.05)
```

目盛り

目盛りの表示間隔や値を変更

ax.set_xticks([1,3])
ax.set_xticklabels([10,30])

単に間引きたい場合

xticks = ax.get_xticks()
xlabels = ax.get_xticklabels()
ax.set_xticks(xticks[::5])
ax.set_xticklabels(xlabels[::5])

sns.clustermapで全ての目盛りを表示したい場合

sns.clustermap(df, yticklabels=1)

目盛りの文字の大きさを変える
```
ax.tick_params(labelsize=20)
```
目盛りの文字の向きを変える (横書きは0, 縦書きは90, 斜めも可)
```
ax.set_xticklabels(..., rotation=90)
```

目盛りのラベルを置換

labels = [v.get_text().replace('-',' ') for v in ax.get_xticklabels()]
ax.set_xticklabels(labels)

目盛りの位置を移動

ax.xaxis.tick_bottom()

上は以下と同じ

ax.tick_params(top=False, bottom=True)

目盛り (軸) を0を横切る位置に移動
```
ax.spines['left'].set_position('zero')
```

軸の先を矢印にする (x_max, y_maxはそれぞれx軸、y軸の最大値)

ax.plot(x_max, 0, marker='>', ms=10, color='k', clip_on=False)
ax.plot(0, y_max, marker='^', ms=10, color='k', clip_on=False)

目盛りを消す
```
ax.set_xticks([])
```
目盛りと辺を全部消す
```
ax.axis('off')
```
目盛りの太さを変える
```
ax.tick_params(width=3)
```
目盛りの長さを変える
```
ax.tick_params(length=5)
```
目盛りを外向きにする
```
ax.tick_params(direction='out')
```
目盛りと文字の間を広げる
```
ax.tick_params(pad=10)
```

目盛りの表記フォーマットを変更

def fmt(x, pos):
  return '{:.2e}'.format(x)
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(fmt))

軸の名前

軸の名前を付ける
```
ax.set_xlabel('x')
```
軸の名前の文字の大きさを変える
```
ax.set_xlabel(..., fontsize=20)
```
軸の名前の位置を移動
```
ax.yaxis.set_label_position('right')
```

辺 (枠線)

辺を消す
```
ax.spines['top'].set_visible(False)
```
または、以下の方法 (初期設定で上と右を消す、左と下はオプションでTrue指定)
```
sns.despine()
```
辺と目盛りを全部消す (再掲)
```
ax.axis('off')
```

辺を離して交わらないようにする

ax.spines['bottom'].set_position(('outward', 10))

または

sns.despine(offset=10, trim=True)

sns.heatmapに枠線を付ける

for spine in ax.spines.values():
  spine.set_visible(True)
  spine.set_linewidth(2)

凡例

凡例を表示する (予め各プロットでlabelを指定)
```
ax.plot(..., label='a')
ax.plot(..., label='b')
ax.legend()
```
凡例の位置を変える (upper/center/lowerとleft/center/rightの組み合わせ)
```
ax.legend(loc='upper left')
```

凡例を図の外に移動する

ax.legend(bbox_to_anchor=(1,1), loc='upper left')

凡例の枠の太さを調整

leg = ax.legend(...)
leg.get_frame().set_linewidth(3)

凡例の枠を消す
```
ax.legend(frameon=False)
```
凡例のマーカーの大きさを調整
```
ax.legend(markerscale=10)
```
凡例の周囲の余白を調整
```
ax.legend(borderaxespad=0)
```
凡例のマーカーと文字の間隔を調整
```
ax.legend(handletextpad=0)
```
凡例の行間を調整
```
ax.legend(labelspacing=0)
```
凡例を消す (seabornで勝手に出力されてしまう場合など)
```
ax.legend_.remove()
```

凡例を逆順にする

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
leg = ax.legend(handles[::-1], labels[::-1])

文字や線を追加で書き込む

横腺を引く / 縦線を引く
```
ax.axhline(y=0)
ax.axvline(x=0)
```
部分領域を塗りつぶす
```
ax.axvspan(0, 0.5, alpha=0.5)
```

文字を書く (x座標、y座標、文字)

ax.text(0, 0, 'text', ha='center', va='center')

指定座標を左端にするか、中央にするかなどを変える (horizontal alignment, vertical alignment)
```
ax.text(..., ha='left', va='center')
```
文字の位置を、座標軸の値でなく[0,1]の範囲で指定する
```
ax.text(..., transform=ax.transAxes)
```

文字に背景色を付ける

t = ax.text(...)
t.set_bbox(dict(facecolor='white', alpha=0.5))

文字に縁取りを付ける

from matplotlib import patheffects
ax.text(..., path_effects=[patheffects.withStroke(linewidth=3, foreground='w')])

角が丸い四角形を描く

from matplotlib import patches
box = patches.FancyBboxPatch(...)
ax.add_patch(box)

patchesオブジェクトを回転させる (楕円ならオプションで指定可能)

t = mpl.transforms.Affine2D().rotate_deg_around(x, y, theta) + ax.transData
box.set_transform(t)

箱ひげ図

外れ値を非表示にする
```
ax.boxplot(..., showfliers=False)
```
ひげの先の横棒を消す
```
ax.boxplot(..., showcaps=False)
```

中央の線の色を変える

ax.boxplot(..., medianprops={'color':'white'})

箱の色を変える (colorだと枠線の色も変わるので注意)
```
ax.boxplot(..., boxprops={'fc':plt.cm.Paired(0)})
```

ヒートマップ

基本

ax.matshow(np.random.randn(200,100), aspect='auto')

上は以下と等価 (matshowはimshowをorigin='upper', interpolation='nearest', aspect='equal'で呼ぶwrapper関数)

ax.imshow(np.random.randn(200,100), aspect='auto', interpolaiton='nearest')

カラーバーを別のaxに表示

im = ax.matshow(...)
cb = fig.colorbar(im, cax=ax2)

カラーバーの枠の太さを変える
```
cb.outline.set_linewidth(2)
```
カラーバーの枠を消す
```
cb.outline.set_visible(False)
```

sns.heatmapのカラーバーの調節

sns.heatmap(..., ax=ax)
cax = ax.collections[0].colorbar.ax
cax.tick_params(length=0)

sns.heatmapでNoneの色を変える

g = sns.heatmap(df, mask=df.isnull())
g.set_facecolor('0.8')

sns.clustermap

基本 (予め用意したaxに入れるのでなく、これ自体がfigとaxを作るので注意)
```
g = sns.clustermap(np.random.randn(200,100))
```
figを取得
```
fig = g.fig
```
ヒートマップの部分のaxを取得
```
ax = g.ax_heatmap
```

樹形図の占める割合を変更

sns.clustermap(..., dendrogram_ratio=(0.1,0.1))

matplotlib tips