Matplotlibのfactorplotで線幅とマーカーサイズを別々に変更する方法

Seabornのfactorplot()を使うと、カテゴリごとの平均値を折れ線グラフとして簡単に可視化できます。ここでは、マーカーのサイズをscale引数で調整する方法を紹介します。

手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間の余白（パディング）を自動調整します。
• オンラインリポジトリからサンプルデータセットを読み込みます。
• factorplot()メソッドでscale引数を使い、マーカーのサイズを変更します。
• show()メソッドで図を表示します。

コード例

import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# サンプルデータセット「exercise」を読み込む
exercise = sns.load_dataset("exercise")

# factorplotでポイントプロットを作成（scaleでマーカーサイズを指定）
g = sns.factorplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=exercise, ci=95,
                   markers=['o', '*', 'd'],
                   scale=1, height=7.0)

plt.show()

出力結果

上記のコードを実行すると、時間（time）ごとの脈拍（pulse）が種類（kind）別に色分けされた折れ線グラフが表示され、各点に円・星形・ひし形のマーカーが描画されます。マーカーのサイズはscaleの値を大きくすることで拡大できます。

補足：新しいバージョンでの注意点

factorplot()はSeaborn 0.9以降で非推奨となり、後継のcatplot()の使用が推奨されています。catplot()ではkind="point"を指定すると同じポイントプロットが描けます。また、線幅を個別に制御したい場合は、plot_kws={"linewidth": 2}のようにキーワード引数を渡すことで実現できます。

g = sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=exercise,
                kind="point", ci=95,
                markers=['o', '*', 'd'],
                scale=1, height=7.0,
                plot_kws={"linewidth": 2})

このようにscaleでマーカーサイズを、plot_kwsのlinewidthで線幅をそれぞれ独立して調整できます。