Seabornで非正方形のジョイントプロット（jointplot）を描く方法【Matplotlib】

Seabornのjointplot()やJointGridは、デフォルトでは正方形の図として描画されます。しかし、データの特性に応じて横長・縦長など非正方形のレイアウトにしたいケースもあります。そのような場合は、set_figwidth()メソッドとset_figheight()メソッドを使うことで、図の幅と高さを個別に指定できます。

実装の手順

• 図のサイズを設定し、figure.autolayoutでサブプロット間および周囲の余白を自動調整できるようにします。
• NumPyを使ってxとyのデータポイントを生成します。
• 2つの列（x、y）を持つPandasのデータフレームを作成します。
• jointplot()メソッドを使ってジョイントプロットを描画します。
• 非正方形にするため、返されたオブジェクトから図の幅と高さをそれぞれ設定します。
• 最後にshow()メソッドで図を表示します。

コード例

import seaborn as sns
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd

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

X = np.random.randn(1000,)
Y = 0.2 * np.random.randn(1000) + 0.5

df = pd.DataFrame(dict(x=X, y=Y))

jp = sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, height=3.5,
                   joint_kws={'color': 'red'})
jp.fig.set_figwidth(7.50)
jp.fig.set_figheight(3.50)

plt.show()

出力結果

解説のポイント

このコードでは、まずnp.random.randn(1000)で平均0・標準偏差1の正規乱数を1000個生成し、y側には係数0.2を掛けてばらつきを抑え、オフセットとして0.5を加えることで相関のあるデータを作っています。

sns.jointplot()は散布図（ジョイント分布）に加えて、x軸・y軸方向のヒストグラム（周辺分布）も同時に表示してくれる便利な関数です。joint_kws引数に{'color': 'red'}を渡すことで、散布図の色を赤に変更しています。

重要なのは最後の2行です。jointplotが返すオブジェクトの.fig属性に対してset_figwidth(7.50)とset_figheight(3.50)を呼び出すことで、幅7.50インチ×高さ3.50インチの横長の図にリサイズできます。これにより、デフォルトの正方形ではなく、意図したアスペクト比のジョイントプロットを作成可能です。