seaborn.JointGrid#

class seaborn.JointGrid(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, height=6, ratio=5, space=0.2, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, dropna=False, xlim=None, ylim=None, marginal_ticks=False)#

周辺に一変量プロットを伴う二変量プロットを描画するためのグリッド。

多くのプロットは、図レベルのインターフェースjointplot()を使用して描画できます。より柔軟性が必要な場合は、このクラスを直接使用します。

__init__(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, height=6, ratio=5, space=0.2, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, dropna=False, xlim=None, ylim=None, marginal_ticks=False)#

サブプロットのグリッドを設定し、プロットを容易にするためにデータを内部に保存します。

パラメータ:

datapandas.DataFrame、numpy.ndarray、マッピング、またはシーケンス: 入力データ構造。名前付き変数に割り当てることができるベクトルを持つ長形式のコレクション、または内部的に形状変更されるワイド形式のデータセットのいずれか。
x, ydataのベクトルまたはキー: x軸およびy軸上の位置を指定する変数。
height数値: 図の各辺のサイズ（インチ単位）（正方形になります）。
ratio数値: 結合軸の高さと周辺軸の高さの比率。
space数値: 結合軸と周辺軸の間のスペース
dropnabool: Trueの場合、プロットする前に欠損値を削除します。
{x, y}lim数値のペア: プロットする前に、軸の制限をこれらの値に設定します。
marginal_ticksbool: Falseの場合、周辺プロットのカウント/密度軸の目盛りを抑制します。
huedataのベクトルまたはキー: プロット要素の色を決定するためにマッピングされるセマンティック変数。注：FacetGridまたはPairGridとは異なり、JointGridで使用するには、軸レベルの関数がhueをサポートする必要があります。
palette文字列、リスト、辞書、またはmatplotlib.colors.Colormap: hueセマンティックをマッピングするときに使用する色を選択する方法。文字列値はcolor_palette()に渡されます。リストまたは辞書の値はカテゴリカルマッピングを意味し、カラーマップオブジェクトは数値マッピングを意味します。
hue_order文字列のベクトル: hueセマンティックのカテゴリカルレベルの処理とプロットの順序を指定します。
hue_normtuple または matplotlib.colors.Normalize: データ単位での正規化範囲を設定する値のペア、またはデータ単位から[0, 1]の範囲にマッピングするオブジェクトのいずれかです。使用は数値マッピングを意味します。

関連事項

jointplot: 一変量周辺分布を持つ二変量プロットを描画します。
PairGrid: 複数の変数に関する結合ビューと周辺ビューを備えた図を設定します。
jointplot: 一変量周辺分布を持つ複数の二変量プロットを描画します。

例

コンストラクターを呼び出すと図が初期化されますが、何もプロットされません

penguins = sns.load_dataset("penguins")
sns.JointGrid(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm")

最もシンプルなプロットメソッドであるJointGrid.plot()は、関数のペア（結合軸用と両方の周辺軸用）を受け入れます

g = sns.JointGrid(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm")
g.plot(sns.scatterplot, sns.histplot)

JointGrid.plot()関数は追加のキーワード引数も受け入れますが、それらを両方の関数に渡します

g = sns.JointGrid(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm")
g.plot(sns.scatterplot, sns.histplot, alpha=.7, edgecolor=".2", linewidth=.5)

各関数に異なるキーワード引数を渡す必要がある場合は、JointGrid.plot_joint()とJointGrid.plot_marginals()を呼び出す必要があります

g = sns.JointGrid(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm")
g.plot_joint(sns.scatterplot, s=100, alpha=.5)
g.plot_marginals(sns.histplot, kde=True)

データを割り当てずにグリッドを設定することもできます

g = sns.JointGrid()

次に、ax_joint、ax_marg_x、およびax_marg_y属性（matplotlib.axes.Axesオブジェクト）にアクセスしてプロットできます

g = sns.JointGrid()
x, y = penguins["bill_length_mm"], penguins["bill_depth_mm"]
sns.scatterplot(x=x, y=y, ec="b", fc="none", s=100, linewidth=1.5, ax=g.ax_joint)
sns.histplot(x=x, fill=False, linewidth=2, ax=g.ax_marg_x)
sns.kdeplot(y=y, linewidth=2, ax=g.ax_marg_y)

プロットメソッドは、x変数とy変数を受け入れる任意のseaborn関数を使用できます

g = sns.JointGrid(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm")
g.plot(sns.regplot, sns.boxplot)

関数がhue変数を受け入れる場合は、コンストラクターを呼び出すときにhueを割り当てることで使用できます

g = sns.JointGrid(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="species")
g.plot(sns.scatterplot, sns.histplot)

:meth:JointGrid.reflineを使用して、結合軸または周辺軸（または両方）に水平線または垂直線を追加できます

g = sns.JointGrid(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm")
g.plot(sns.scatterplot, sns.histplot)
g.refline(x=45, y=16)

図は常に正方形になります（matplotlibレイヤーでサイズ変更しない限り）。ただし、全体的なサイズとレイアウトは設定可能です。サイズはheightパラメーターによって制御されます。結合軸と周辺軸の相対比率はratioによって制御され、プロット間の間隔はspaceによって制御されます

sns.JointGrid(height=4, ratio=2, space=.05)

デフォルトでは、周辺プロットの密度軸上の目盛りはオフになっていますが、これは設定可能です

sns.JointGrid(marginal_ticks=True)

2つのデータ軸の制限（プロット間で共有）は、図を設定するときに定義することもできます

sns.JointGrid(xlim=(-2, 5), ylim=(0, 10))

メソッド

`__init__`([data, x, y, hue, height, ratio, ...])	サブプロットのグリッドを設定し、プロットを容易にするためにデータを内部に保存します。
`apply`(func, args, *kwargs)	グリッドをユーザー指定の関数に渡し、selfを返します。
`pipe`(func, args, *kwargs)	グリッドをユーザー指定の関数に渡し、その値を返します。
`plot`(joint_func, marginal_func, **kwargs)	結合軸と周辺軸の関数を渡してプロットを描画します。
`plot_joint`(func, **kwargs)	グリッドの結合軸に二変量プロットを描画します。
`plot_marginals`(func, **kwargs)	各周辺軸に一変量プロットを描画します。
`refline`(*[, x, y, joint, marginal, color, ...])	結合軸または周辺軸（または両方）に参照線を追加します。
`savefig`(args, *kwargs)	プロットの画像を保存します。
`set`(**kwargs)	各サブプロットAxesに属性を設定します。
`set_axis_labels`([xlabel, ylabel])	二変量軸に軸ラベルを設定します。

属性

`fig`	非推奨：`figure`プロパティを優先してください。
`figure`	グリッドの基礎となる`matplotlib.figure.Figure`オブジェクトにアクセスします。