matplotlib の XKCDスタイルを適用して、ゆるふわVizを作ってみようというお話です。
XKCDについては以下をご参照ください。
matplotlib.org
xkcd.com
基本的に、matplotlibオブジェクトの描写コードをwith構文内に仕込めむだけの単純作業です。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
sns.set()
df = sns.load_dataset("titanic")
普通の描写だと
idx = df["embark_town"].value_counts().index
val = df["embark_town"].value_counts().values
width = 0.6
plt.figure(figsize=(8,4),facecolor="white")
plt.barh(idx, val, width)
for x, y in zip(val, idx):
plt.text(x, y, x, ha='left')
plt.ylabel('Embark town')
plt.title('Record counts by embark town')
plt.show()
XKCDスタイルを適用してみます。
with plt.xkcd():
width = 0.6
plt.figure(figsize=(8,4),facecolor="white")
plt.barh(idx, val, width)
for x, y in zip(val, idx):
plt.text(x, y, x, ha='left')
plt.ylabel('Embark town')
plt.title('Record counts by embark town')
plt.show()
seabornの統計グラフでもきちんと機能します。
with plt.xkcd():
plt.figure(figsize=(8,5),facecolor="white")
sns.distplot(df[df["survived"]==1]["age"])
sns.distplot(df[df["survived"]==0]["age"])
plt.legend(["survived : 1","survived : 0"])
plt.title("Age distribution by survived")
plt.show()
scatter plot系はそんなに変わり映えしません。
np.random.seed(19680801)
N = 100
r0 = 0.6
x = 0.9 * np.random.rand(N)
y = 0.9 * np.random.rand(N)
area = (20 * np.random.rand(N))**2
c = np.sqrt(area)
r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)
area1 = np.ma.masked_where(r < r0, area)
area2 = np.ma.masked_where(r >= r0, area)
with plt.xkcd():
plt.figure(figsize=(6,6),facecolor="white")
plt.scatter(x, y, s=area1, marker='^', c=c)
plt.scatter(x, y, s=area2, marker='o', c=c)
theta = np.arange(0, np.pi / 2, 0.01)
plt.plot(r0 * np.cos(theta), r0 * np.sin(theta))
plt.show()
個人的にbox plot、violin plotの描写が可愛らしくてすきです。
with plt.xkcd():
f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 6))
ax.set_xscale("log")
planets = sns.load_dataset("planets")
sns.boxplot(x="distance", y="method", data=planets,
whis=[0, 100], palette="vlag")
sns.swarmplot(x="distance", y="method", data=planets,
size=2, color=".3", linewidth=0)
ax.xaxis.grid(True)
ax.set(ylabel="")
sns.despine(trim=True, left=True)
Horizontal boxplot with observations — seaborn 0.10.1 documentation
sns.set(style="whitegrid", palette="pastel", color_codes=True)
tips = sns.load_dataset("tips")
with plt.xkcd():
plt.figure(figsize=(6,4))
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
split=True, inner="quart",
palette={"Yes": "y", "No": "b"},
data=tips)
sns.despine(left=True)
Grouped violinplots with split violins — seaborn 0.10.1 documentation
たまーに使ってみたくなる楽しげなstyleです。
多少のジョークがきくプレゼンや、資料に差し込んでみるのがよさそうです。
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