A.1
matplotlibスタイルシート
まとめ
- matplotlibのスタイルシート(
.mplstyle)でグラフの配色・文字サイズ・グリッドを一括管理する。 plt.style.use("k_dm.mplstyle")で自作テーマを読み込み、統一された見た目を実現する。- 複数のグラフを一貫したデザインで作成したいプロジェクトやレポートに使う。
matplotlibで毎回グラフの文字サイズなどを調整するのは面倒な場合、スタイルシートにてデフォルトの色や文字サイズを指定するという方法があります。このページでは指定したスタイルシートを読み込み、その表示をたしかめてみます。
以下の例では、”k_dm.mplstyle”でcoolorsのパレットから色を選びグラフ作成時にその色を使用するように指定しています。 また、散布図などのマーカーのサイズ・ラベルの文字サイズ・凡例(legend)の文字サイズ・グリッド線の表示方法などもスタイルシートで指定しています。
デフォルトで読み込まれるスタイルシートのファイルを確認する #
matplotlibがデフォルトで読み込むスタイルシートを確認します。コマンドライン上で python -c "import matplotlib;print(matplotlib.matplotlib_fname())" と実行することで確認ができます。
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C:\Users\xxx\env-py3.10\.venv\lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\matplotlibrc
このファイルを直接書き換えるか、以下に示すように plt.style.use("k_dm.mplstyle") として指定したファイルを読み込むことによって、スタイルシートを変更できます。
自作したスタイルシートを読み込む #
以下では、自作したスタイルシート(k_dm.mplstyle)の表示を確認してみます。使用したスタイルシートの詳細な指定を知りたい方はgithub上で確認してください。
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散布図 #
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プロット #
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箱髭図 #
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棒グラフ #
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stackplot #
matplotlibのギャラリーよりStackplots コードを引用しています。
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いつ使うか #
- 適している場面: プロジェクト全体でグラフの配色・文字サイズ・グリッドを統一したいとき。一度設定すれば全図に反映されます。
- 不向きな場面: 一時的な探索的分析ではデフォルトスタイルで十分なことが多く、過剰なカスタマイズは時間の無駄です。
- 代替手段: seabornの
set_theme()を使えば少ないコードで見栄えの良いデフォルトスタイルを適用できます。
よくある失敗パターン #
- スタイルの上書き漏れ: plt.style.use の後に個別設定を追加すると想定外の見た目になることがあります。スタイルシートに全設定を集約しましょう。
- 色覚多様性への未配慮: スタイルシートの配色が色覚多様性に対応していないと一部の読者にはグラフが判読困難になります。colorblind フレンドリーなパレットを採用してください。
- matplotlibの凡例テクニック — 凡例の位置・表示・見た目を自在に調整
- ヒストグラム — 度数分布をビンで表示
- 複数ラインの推移比較 — 複数系列を同一軸で比較