Customizing

seaborn

# numerical calculation & data frames
import numpy as np
import pandas as pd

# visualization
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import seaborn.objects as so

# statistics
import statsmodels.api as sm

# pandas options
pd.set_option('mode.copy_on_write', True)  # pandas 2.0
pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format  # pd.reset_option('display.float_format')
pd.options.display.max_rows = 7  # max number of rows to display

# NumPy options
np.set_printoptions(precision = 2, suppress=True)  # suppress scientific notation

# For high resolution display
import matplotlib_inline
matplotlib_inline.backend_inline.set_matplotlib_formats("retina")

Customizing

• seaborn.object/Customizing the appearance
  
• seaborn.object/Configuration

Scales and layouts

penguins = sns.load_dataset("penguins")
(
    so.Plot(penguins, x="body_mass_g", y="species", color="island")
    .facet(col="sex")
    .add(so.Dot(), so.Jitter(0.5))
    .scale(color="Set2")  # color palettes: "Set2"
    .layout(size=(7, 5))  # plot size
)

diamonds = sns.load_dataset("diamonds")
(
    so.Plot(diamonds, x="carat", y="price", color="carat", marker="cut")
    .add(so.Dots())
    .scale(
        color=so.Continuous("crest", norm=(0, 3), trans="sqrt"),
    )
)

Choosing color palettes

Legends and ticks

(
    so.Plot(penguins, x="species")
    .add(so.Bar(), so.Count())
    .scale(x=so.Nominal(order=["Adelie", "Gentoo", "Chinstrap"]))  # x축의 카테고리 순서를 변경
)

(
    so.Plot(diamonds, x="carat", y="price", color="carat")
    .add(so.Dots())
    .scale(
        x=so.Continuous().tick(every=0.5),
        y=so.Continuous().label(like="${x:,.0f}"),  # %표시: like="{x:.1f%}"
        color=so.Continuous().tick(at=[1, 2, 3, 4]),
    )
)

Limits, labels, and titles

Plot has a number of methods for simple customization, including Plot.label(), Plot.limit(), and Plot.share():

penguins = sns.load_dataset("penguins")

(
    so.Plot(penguins, x="body_mass_g", y="species", color="island")
    .facet(col="sex")
    .add(so.Dot(), so.Jitter(0.5))
    .share(x=False)
    .limit(y=(2.5, -0.5))
    .label(
        x="Body mass (g)",
        y="",
        color=str.capitalize,
        title="{} penguins".format,
    )
)

Themes

Matplotlib rc parameters을 dictionary로 받음: plt.rcParams.keys()

Themes 추출

• Seaborn의 style: sns.axes_style(): 링크
• Matplotlib의 style: plt.style.library[]

seaborn.axes_style

sns.axes_style() # current default
sns.axes_style("darkgrid")

sns.axes_style("darkgrid")

# {'figure.facecolor': 'white',
#  'axes.labelcolor': '.15',
#  'xtick.direction': 'out',
#  'ytick.direction': 'out',
#  'xtick.color': '.15',
#  'ytick.color': '.15',
#  'axes.axisbelow': True,
#  'grid.linestyle': '-',
#  'text.color': '.15',
#  'font.family': ['sans-serif'],
#  'font.sans-serif': ['Arial',
#   'DejaVu Sans',
#   'Liberation Sans',
#   'Bitstream Vera Sans',
#   'sans-serif'],
#  'lines.solid_capstyle': 'round',
#  'patch.edgecolor': 'w',
#  'patch.force_edgecolor': True,
#  'image.cmap': 'rocket',
#  'xtick.top': False,
#  'ytick.right': False,
#  'axes.grid': True,
#  'axes.facecolor': '#EAEAF2',
#  'axes.edgecolor': 'white',
#  'grid.color': 'white',
#  'axes.spines.left': True,
#  'axes.spines.bottom': True,
#  'axes.spines.right': True,
#  'axes.spines.top': True,
#  'xtick.bottom': False,
#  'ytick.left': False}

Matplotlib의 styles

plt.style.available

# ['Solarize_Light2',
#  '_classic_test_patch',
#  '_mpl-gallery',
#  '_mpl-gallery-nogrid',
#  'bmh',
#  'classic',
#  'dark_background',
#  'fast',
#  'fivethirtyeight',
#  'ggplot',
#  'grayscale',
#  'seaborn-v0_8',
#  'seaborn-v0_8-bright',
#  'seaborn-v0_8-colorblind',
#  'seaborn-v0_8-dark',
#  'seaborn-v0_8-dark-palette',
#  'seaborn-v0_8-darkgrid',
#  'seaborn-v0_8-deep',
#  'seaborn-v0_8-muted',
#  'seaborn-v0_8-notebook',
#  'seaborn-v0_8-paper',
#  'seaborn-v0_8-pastel',
#  'seaborn-v0_8-poster',
#  'seaborn-v0_8-talk',
#  'seaborn-v0_8-ticks',
#  'seaborn-v0_8-white',
#  'seaborn-v0_8-whitegrid',
#  'tableau-colorblind10']

가령, matplotlib의 “seaborn-v0_8-whitegrid” 스타일의 specification을 보면,

plt.style.library["seaborn-v0_8-whitegrid"]

# RcParams({'axes.axisbelow': True,
#           'axes.edgecolor': '.8',
#           'axes.facecolor': 'white',
#           'axes.grid': True,
#           'axes.labelcolor': '.15',
#           'axes.linewidth': 1.0,
#           'figure.facecolor': 'white',
#           'font.family': ['sans-serif'],
#           'font.sans-serif': ['Arial',
#                               'Liberation Sans',
#                               'DejaVu Sans',
#                               'Bitstream Vera Sans',
#                               'sans-serif'],
#           'grid.color': '.8',
#           'grid.linestyle': '-',
#           'image.cmap': 'Greys',
#           'legend.frameon': False,
#           'legend.numpoints': 1,
#           'legend.scatterpoints': 1,
#           'lines.solid_capstyle': <CapStyle.round: 'round'>,
#           'text.color': '.15',
#           'xtick.color': '.15',
#           'xtick.direction': 'out',
#           'xtick.major.size': 0.0,
#           'xtick.minor.size': 0.0,
#           'ytick.color': '.15',
#           'ytick.direction': 'out',
#           'ytick.major.size': 0.0,
#           'ytick.minor.size': 0.0})

p = so.Plot(penguins, x="body_mass_g", y="species", color="island").add(so.Dot(), so.Jitter(0.5))
p.theme(
    {
        "axes.facecolor": "white",
        "axes.edgecolor": "0.8",
        "axes.spines.top": False,
        "axes.spines.right": False,
    }
)

# Seaborn axes_style 중 "whitegrid"를 적용 & grid linestyle도 조정
p.theme({**sns.axes_style("whitegrid"), "grid.linestyle": ":"})

Seaborn: controlling figure aesthetics

# Matplotlib의 스타일 중 "fivethirtyeight"을 사용
p.theme({**plt.style.library["fivethirtyeight"]})

플랏 단위가 아닌 전체 플랏에 대해 적용하려면,
Plot.config.theme.update()을 사용: 참고 링크

theme_dict = {**sns.axes_style("whitegrid"), "grid.linestyle": ":"}
so.Plot.config.theme.update(theme_dict)

# Reset 하려면
so.Plot.config.theme.reset()

한글 폰트 설정

• 플랏 별로 적용시: p.theme({"font.family": ["AppleGothic"]})
• 전체에 적용시: so.Plot.config.theme.update({"font.family": ["AppleGothic"]})

# matplotlib에 설치된 폰트 확인
import matplotlib.font_manager as fm

# 폰트 위치/이름 확인
fm.fontManager.ttflist

# 폰트 이름만 추출
sorted([f.name for f in fm.fontManager.ttflist])

# 폰트 이름 중 'Nanum'이 들어간 폰트 확인
[f.name for f in fm.fontManager.ttflist if "Nanum" in f.name]

import matplotlib.font_manager as fm
import matplotlib.pyplot as plt

# List에 없는 폰트를 추가하는 방법
font_entry = fm.FontEntry(
    fname="/Users/skcho/Library/Fonts/NanumGothic.ttf",  # 폰트 저장 경로
    name="NanumGothic",  # 폰트 이름 설정
)
fm.fontManager.ttflist.insert(0, font_entry)  # Matplotlib에 폰트 추가
plt.rcParams.update(
    {"font.family": "NanumGothic", "axes.unicode_minus": False}
)  # 폰트 설정 & '-' 문자 깨짐 방지

# 폰트 이름 중 'Nanum'이 들어간 폰트 확인
[f.name for f in fm.fontManager.ttflist if "Nanum" in f.name]

tips = sns.load_dataset("tips")
tips["day"] = tips["day"].map({"Sun": "일요일", "Sat": "토요일", "Thur": "목요일", "Fri": "금요일"})

p = so.Plot(tips, x="day", y="tip").add(so.Dots()).label(title="요일별 받은 팁 금액", y="팁 금액")

# 플랏 별로 한글 폰트 설정
p.theme({"font.family": ["AppleGothic"]})  # Windows: "Malgun Gothic"

# 또는 전체에 적용하려면,
so.Plot.config.theme.update({"font.family": ["AppleGothic"]})

Note

Seaborn 플랏에서 흐릿하게 그려지는 경우: 고해상도 디스플레이에 최적화

import matplotlib_inline
matplotlib_inline.backend_inline.set_matplotlib_formats("retina")

Custom plots

1. 아래와 같이 sbcustom.py 모듈을 working directory에 저장하거나

2. sys module을 이용하여 sbcustom.py가 있는 폴더를 sys.path에 추가하거나

   import sys
   sys.path.append('sbcustom.py이 있는 폴더 경로')

3. 패키지 형태로 conda 환경에 install하거나 conda 환경 폴더에 직접 저장할 수도 있음

가령 다음과 같이 python script파일을 만든 후

sbcustom.py

"""
Seaborn.objects statistical plotting custom functions.
boxplot, rangeplot
"""

import seaborn as sns
import seaborn.objects as so


def boxplot(df, x, y, color=None, alpha=0.1, marker="<"):
    
    return (
        so.Plot(df, x=x, y=y, color=color)
        .add(so.Dots(alpha=alpha, color=".6"), so.Jitter(), so.Dodge())
        .add(so.Range(), so.Est(errorbar=("pi", 50)), so.Dodge())
        .add(so.Dot(pointsize=8, marker=marker), so.Agg("median"), so.Dodge())
        .scale(color="Dark2")
        .theme({**sns.axes_style("whitegrid")})
    )


def rangeplot(df, x, y, color=None, alpha=0.1, marker="<"):

    return (
        so.Plot(df, x=x, y=y, color=color)
        .add(so.Range(), so.Est(errorbar=("pi", 50)), so.Dodge())
        .add(so.Dot(pointsize=8, marker=marker), so.Agg("median"), so.Dodge())
        .scale(color="Dark2")
        .theme({**sns.axes_style("whitegrid")})
    )

다음과 같이 import해서 사용

import sbcustom as sbc
sbc.rangeplot(penguins, x="species", y="body_mass_g")

# 또는 직접 함수를 호출
from sbcustom import boxplot, rangeplot
rangeplot(penguins, x="species", y="body_mass_g")

boxplot(penguins, x="species", y="body_mass_g", color="island")

seaborn.object의 함수를 연결해서 쓸 수 있음!

(
    boxplot(penguins, x="species", y="body_mass_g", color="island")
    .facet("species")
    .layout(size=(7.5, 3.5))
)

Snippets

Snippets: Configure User Snippets

"seaborn.obj": {
        "prefix": "sbj",
        "body": [
            "(",
            "\tso.Plot($1, x='$2', y='$3')",
            "\t.add($0)",
            ")",
        ],
        "description": "plot seaborn.objects"
    }

Multiple plots in a Jupyter Notebook

• display()를 이용
  
• .show()로 pyplot으로 변환

p1 = rangeplot(penguins, x="species", y="body_mass_g")
p2 = boxplot(penguins, x="species", y="body_mass_g", color="island")

display(p1, p2) # jupyter의 output; print()와 같은 역할

p1.show(); p2.show()