Seaborn プロットの背景色を設定する

Seabornのプロットに正確な背景色を指定するには、Matplotlibの axes.facecolor と figure.facecolor の設定を seaborn.set() に渡します。Axesの設定はプロット領域を、Figureの設定はその周囲のキャンバスを着色します。手早く統一感のある見た目にするなら、代わりに seaborn.set_style() でプリセットを選びます。特定の色が必要なら色を直接指定し、背景、グリッド、目盛りのスタイルをまとめて整えたいならプリセットを使います。

SeabornとMatplotlibで背景色を正確に指定する

変更したいMatplotlibの設定をまとめた rc 辞書を seaborn.set() に渡します。色名と16進数文字列のどちらも使えます。次の自己完結型の例では、プロット領域を淡い青色に、Figureのキャンバスをほぼ白色に設定してから、Figureを保存します。

この例を実行します。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set(rc={
    "axes.facecolor": "#EAF2F8",
    "figure.facecolor": "#F7F9FC",
})

fig, ax = plt.subplots()
sns.scatterplot(x=[1, 2, 3], y=[2, 4, 3], ax=ax)
fig.savefig("seaborn-background.png", dpi=150, bbox_inches="tight")

どちらかの色の値を lightblue のような色名や、別の16進数カラーコードに変更できます。設定はこの呼び出しの後に作成されるプロットに適用されます。単一のAxesやFigureだけを変更する場合は、以下のように対象の背景色を直接設定します。

Seabornのスタイルで背景を選ぶ

seaborn.set_style() は、複数の見た目の設定をまとめて制御するプリセットを選びます。利用できるスタイルは darkgrid、whitegrid、dark、white、ticks です。たとえば sns.set_style("whitegrid") はAxesを明るい背景にしてグリッド線を表示し、sns.set_style("dark") はグリッドのない暗いプロット領域にします。スタイルは背景以外も変えるため、グリッドや目盛りがデータに合うものを選んでください。

パレットはデータ系列に割り当てる色を制御し、コンテキストはラベルや線のサイズなどの尺度を調整します。sns.set_palette("deep") や sns.set_context("notebook") を使うと、スタイルに合わせてプロットのマークや文字の見た目を整えられますが、どちらも背景色は設定しません。スタイル、パレット、コンテキスト、rc の設定をまとめて指定するには、sns.set() を使えます。

FigureとAxesの背景を直接設定する

色を特定のFigureやプロット領域だけに適用したい場合は、Matplotlibのオブジェクトを使います。fig, ax = plt.subplots() の後に fig.patch.set_facecolor("#F7F9FC") を呼び出すと、Axesの周囲の余白も含めてFigure全体のキャンバスが変わります。ax.set_facecolor("#EAF2F8") が変えるのは、そのAxesのプロット領域だけです。複数のプロットを含むFigureでAxesごとに異なる背景色が必要な場合に便利です。色を個別に変えたいAxesごとに set_facecolor() を呼び出してください。

Seaborn経由で渡す figure.facecolor と axes.facecolor の値は、その後に作成されるFigureとAxesのデフォルトになります。直接設定する方法は、すでに作成した特定のオブジェクトを対象にするため、適用範囲が明確で、後から作るプロットの設定にも影響しません。

プロットのスタイルを整え、Figureを保存して見やすさを確認する

上の例では、Seabornの散布図に背景色を直接指定し、fig.savefig() で保存します。プロットを作成して色を設定した後、Figureの保存メソッドを呼び出してください。代わりに plt.savefig() を使う場合は、保存したいFigureが現在の対象になっている間に呼び出します。保存前にプロットを画面に表示する必要はありません。

背景、データのマーク、ラベル、グリッド線の間に十分なコントラストを確保してください。暗い背景には明るいマーク、明るい背景には暗いマークが合うことがあります。グリッド線がデータを邪魔せず、きちんと見えることも確認しましょう。Seabornでは色名や16進数文字列など、Matplotlib標準の色指定を使えます。画面上だけでなく、保存した画像でも読みやすさを保てる色を選んでください。