めも

メモ.

matplotlibでの凡例(ラベル)の表示場所・形式を変更する

たまに使うmatplotlibでのグラフ・プロットの作成の際のラベルの表示例です。

日本語のラベルが文字化けしないようにする

pip install japanize-matplotlibなどとして japanize-matplotlibをインストールして下さい。その後、コードの中でimport japanize_matplotlibを実行して下さい。以下の例ではグラフの中に日本語を使用していますが、文字化けせずに表示できています。

使用例ランダムフォレスト - pythonで機械学習 - K_DM

legend(凡例)の表示方法の指定

通常

自動で適切な場所に表示されます.

plt.title("moon")
plt.scatter(x0, y0, label="label-A")
plt.scatter(x1, y1, label="label-B")

plt.xlabel("X-LABEL")
plt.xlabel("Y-LABEL")
plt.legend()

スタイルシートで指定する

参考matplotlibのスタイルシートを修正してグラフの見た目を調整する - pythonで機械学習 - K_DM

自分で定義したスタイルシートにlegendのデフォルトの位置を指定することができます。ただし、best/upper left/bottom rightなど決められた位置しか指定できず、枠外などは指定できません。

メリットとして、毎回文字サイズやlegendの位置を指定しなおす必要がなくなります。

場所を指定(グラフ枠内)

lower right(右下)に指定. lowerupper, leftcenterright で場所を指定.

場所の指定に使用できる文字列はドキュメントの以下のページに記載されています.

matplotlib.legend — Matplotlib 3.5.1 documentation

plt.title("moon")
plt.scatter(x0, y0, label="label-A")
plt.scatter(x1, y1, label="label-B")

plt.xlabel("X-LABEL")
plt.xlabel("Y-LABEL")
plt.legend(loc='lower right')

場所の詳細な指定例は以下に載せました。

凡例表示を複数列に分割する, 枠に影をつける, 横幅いっぱいにする

ncol=2 で凡例表示の中にいくつの列を作るかを決定します(この場合は2). shadow=True,で影をつけます.

plt.title("moon")
plt.scatter(x0, y0, label="label-A")
plt.scatter(x1, y1, label="label-B")
plt.scatter(x2, y2, label="label-C")

plt.xlabel("X-LABEL")
plt.xlabel("Y-LABEL")
plt.legend(loc='upper right',
           bbox_to_anchor=(0., 1.02, 1., .102),
           borderaxespad=0.,
           ncol=2,
           shadow=True,
           mode="expand")

グラフの枠外に表示する

bbox_to_anchorを調整して決定します.

https://matplotlib.org/users/legend_guide.htmlmatplotlib.org

bbox_to_anchorの指定例は matplotlibドキュメントにも例がありますのでそちらも参考にしてください.

plt.title("moon")
plt.scatter(x0, y0, label="label-A")
plt.scatter(x1, y1, label="label-B")
plt.scatter(x2, y2, label="label-C")

plt.xlabel("X-LABEL")
plt.xlabel("Y-LABEL")
plt.legend(loc='upper right',
           bbox_to_anchor=(1.05, 0.5, 0.5, .100), 
           borderaxespad=0.,)

凡例にタイトルをつける

titleで指定します.

plt.title("moon")
plt.scatter(x0, y0, label="label-A")
plt.scatter(x1, y1, label="label-B")
plt.scatter(x2, y2, label="label-C")

plt.xlabel("X-LABEL")
plt.xlabel("Y-LABEL")
plt.legend(loc='upper right',
           bbox_to_anchor=(1.05, 0.5, 0.5, .100), 
           borderaxespad=0.,
           ncol=1,
           mode="expand",
           title="LABEL NAME")

凡例を分割して別々に表示する

多少面倒ですが, ax = plt.gca().add_artist(legend_p1)の箇所で新しく凡例を表示するように用意をしています. handles=[p3]p3に対応するラベルを表示するように指定する箇所で、リスト形式で複数指定ができます.

plt.title("moon")
p1 = plt.scatter(x0, y0, label="label-A")
p2 = plt.scatter(x1, y1, label="label-B")
p3 = plt.scatter(x2, y2, label="label-C")

plt.xlabel("X-LABEL")
plt.xlabel("Y-LABEL")
legend_p1 = plt.legend(handles=[p1],
           loc=1,
           title="LABEL NAME")

ax = plt.gca().add_artist(legend_p1)
legend_p2 = plt.legend(handles=[p2],
           loc=2,
           title="LABEL NAME")

ax = plt.gca().add_artist(legend_p2)
legend_p3 = plt.legend(handles=[p3],
           loc=3,
           title="LABEL NAME")

ラベル名を任意の文字列に付け替える

ラベルをつけるデータ([p1, p2, p3])と, それに対応するラベル名(["wa~i!", "sugo~i!", "nande?"])を渡すことで表示を変えます.

plt.title("moon")
p1 = plt.scatter(x0, y0, label="label-A")
p2 = plt.scatter(x1, y1, label="label-B")
p3 = plt.scatter(x2, y2, label="label-C")

plt.xlabel("X-LABEL")
plt.xlabel("Y-LABEL")
plt.legend([p1, p2, p3],
           ["wa~i!", "sugo~i!", "nande?"],
           loc=1, 
           title="LABEL NAME")

凡例の大きさ, フォントサイズ, 行間のスペースを変える

prop={'size':12,}にて大きさを指定、数が大きいほど大きくなります. fontsize=20にてフォントサイズを指定します. labelspacing=1.25にて行間のスペースを変更します.

plt.figure(figsize=(15, 5))

plt.subplot(131)
plt.title("moon")
p1 = plt.scatter(x0, y0, label="label-A")
p2 = plt.scatter(x1, y1, label="label-B")
p3 = plt.scatter(x2, y2, label="label-C")

plt.xlabel("X-LABEL")
plt.xlabel("Y-LABEL")
plt.legend([p1, p2, p3],
           ["wa~i!", "sugo~i!", "nande?"],
           fontsize=20,
           loc=1, 
           title="LABEL NAME", 
           prop={'size':6})


plt.subplot(132)
plt.title("moon")
p1 = plt.scatter(x0, y0, label="label-A")
p2 = plt.scatter(x1, y1, label="label-B")
p3 = plt.scatter(x2, y2, label="label-C")

plt.xlabel("X-LABEL")
plt.xlabel("Y-LABEL")
plt.legend([p1, p2, p3],
           ["wa~i!", "sugo~i!", "nande?"],
           fontsize=20,
           loc=1, 
           title="LABEL NAME", 
           prop={'size':8,})

plt.subplot(133)
plt.title("moon")
p1 = plt.scatter(x0, y0, label="label-A")
p2 = plt.scatter(x1, y1, label="label-B")
p3 = plt.scatter(x2, y2, label="label-C")

plt.xlabel("X-LABEL")
plt.xlabel("Y-LABEL")
plt.legend([p1, p2, p3],
           ["wa~i!", "sugo~i!", "nande?"],
           fontsize=20,
           loc=1, 
           title="LABEL NAME", 
           labelspacing=1.25,
           prop={'size':12,})

その他の可視化例

株価データのプロット

以下の動画を参照してください。

youtu.be

決定木(分類)の可視化

以下のページを参照して下さい。

決定木(分類) :: K_DM コード置き場

決定木(回帰)の可視化

dtreevizを使用します。 以下のページを参照して下さい。

決定木(回帰) :: K_DM コード置き場

参考文献

https://matplotlib.org/api/legend_api.html

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