Seaborn ヒートマップのサイズを設定する

1. seaborn.set() 関数を使用して、seaborn ヒートマップサイズを設定する
2. matplotlib.pyplot.figure() 関数を使用して、Seaborn のヒートマップサイズを設定する
3. matplotlib.pyplot.gcf() 関数を使用して、Seaborn のプロットのサイズを設定する

ヒートマップは、マトリックスのグラフィック表現を生成するために使用されます。グラフに行列をプロットし、値ごとに異なる色合いを使用します。

seaborn.heatmap() 関数を使用して、seaborn モジュールでヒートマッププロットを作成できます。

大きな行列を表す場合、プロットのデフォルトサイズでは、データを明確に表現できない場合があります。

このチュートリアルでは、この問題に取り組み、Seaborn 上ヒートマップのサイズを変更する方法を学習します。

heatmap() は matplotlib-axes オブジェクトを返すため、そのライブラリの関数も使用できます。

seaborn.set() 関数を使用して、seaborn ヒートマップサイズを設定する

set() 関数は、Seaborn のプロットの構成とテーマを定義します。プロットのサイズは、rc パラメーターで指定できます。

例えば、

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

df = pd.DataFrame(
    {
        "Day 1": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
        "Day 2": [1, 2, 8, 4, 3, 9, 5, 2],
        "Day 3": [4, 6, 5, 8, 6, 1, 2, 3],
        "Day 4": [5, 8, 9, 5, 1, 7, 8, 9],
    }
)

sns.set(rc={"figure.figsize": (15, 8)})
sns.heatmap(df.corr())

rc パラメータの値はディクショナリとして指定されていることに注意してください。最終的な高さと幅はタプルとして渡されます。

matplotlib.pyplot.figure() 関数を使用して、Seaborn のヒートマップサイズを設定する

figure() 関数は、Python で現在の図を開始またはカスタマイズするために使用されます。この図には、ヒートマップがプロットされています。サイズは、関数の figsize パラメーターを使用して変更できます。

例えば、

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

df = pd.DataFrame(
    {
        "Day 1": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
        "Day 2": [1, 2, 8, 4, 3, 9, 5, 2],
        "Day 3": [4, 6, 5, 8, 6, 1, 2, 3],
        "Day 4": [5, 8, 9, 5, 1, 7, 8, 9],
    }
)


plt.figure(figsize=(15, 8))
sns.heatmap(df.corr())

この関数は、heatmap() 関数の前に使用されることに注意してください。

matplotlib.pyplot.gcf() 関数を使用して、Seaborn のプロットのサイズを設定する

gcf() 関数は、Figure のビューインスタンスオブジェクトを返します。このオブジェクトのサイズは、set_size_inches() メソッドを使用して変更できます。このようにして、このオブジェクトのヒートマッププロットのサイズを設定できます。

例えば、

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

df = pd.DataFrame(
    {
        "Day 1": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
        "Day 2": [1, 2, 8, 4, 3, 9, 5, 2],
        "Day 3": [4, 6, 5, 8, 6, 1, 2, 3],
        "Day 4": [5, 8, 9, 5, 1, 7, 8, 9],
    }
)


sns.heatmap(df.corr())
plt.gcf().set_size_inches(15, 8)

このメソッドは、heatmap() 関数の後に使用されることに注意してください。

さらに、上記で使用したすべての方法で、ヒートマップ内の注釈のサイズはあまり影響を受けないことに注意してください。

注釈のサイズを大きくするには、heatmap() 関数で annot パラメーターを True に設定する必要があります。次に、annot_kws = {'size':15} のように、annot_kws パラメータでキーと値のペアとしてフォントサイズを指定できます。