matplotlib Axesのパラメータについて

Python勉強中の大学生です。
FacetGridを使って複数軸のPlotに挑戦しています。
https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.FacetGrid.html
こちらのサイトを参考にしているのですが、Hueを使ってデータを男女に分けた場合に、サイトに記載の関数Annotateが上手く動かず困っています。

import matplotlib.pyplot as plt
tips = sns.load_dataset("tips")

def annotate(data, **kws):
    n = len(data)
    ax = plt.gca()
    ax.text(.1, .6, f"N = {n}", transform=ax.transAxes)

g = sns.FacetGrid(tips, row='smoker',col="time",hue='sex')
g.map_dataframe(sns.scatterplot, x="total_bill", y="tip")
g.set_axis_labels("Total bill", "Tip")
g.map_dataframe(annotate)

上記を実行した結果、下図のようにHue毎にカウント件数が出力されているようですが、重なって見えなくなってしまいました。

import matplotlib.pyplot as plt
tips = sns.load_dataset("tips")

def annotate(data, **kws):
    n = len(data)
    ax = plt.gca()
    ax.annotate(f"N = {n}", xy=(0.5, (n/100)+0.5),
                xycoords=ax.transAxes,
                xytext=(10, 10),  
                textcoords='offset points',
               )

g = sns.FacetGrid(tips, row='smoker',col="time",hue='sex')
g.map_dataframe(sns.scatterplot, x="total_bill", y="tip")
g.set_axis_labels("Total bill", "Tip")
g.map_dataframe(annotate)

仕組みがよくわかっていないまま、調べたら textcoords にoffset pointsを与えてずらせるような記述があったので、上記のように試したのですが、うまくいきませんでした。無理やりではあるのですが、データ確認のために、座標にCount件数の割合をぶつけた結果なんとか別れて出力できたのですが、これだとどっちが男性、女性のデータかわかりませんし、座標も思うように固定したいです。

以上説明が下手で恐縮ですが、
①Hueごとにカウントを表示する方法（N=のところで男性女性かわかるようにする）
② textcoords='offset points'の正しい使い方（綺麗に並べて表示できるようにする）

にはどうしたらよいでしょうか？

補足

g = sns.FacetGrid(tips, row='smoker',col="time",hue='sex')

ではなく、

g.map_dataframe(sns.scatterplot, x="total_bill", y="tip",hue='sex')

こっちでやる方法も試したのですが、こちらはLegendが正しくされなかったりと公式が推奨していない方法らしいので一旦上の方で解決したいです。。すみません。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

①Hueごとにカウントを表示する方法（N=のところで男性女性かわかるようにする）

以下の処理を行う必要があります。

annotate関数内で、現在処理しているのが男性のデータか女性のデータかを判断する
男性か女性かに応じて、"N = n" の表示位置を下に（もしくは上に）ずらし、重ならないようにする。
（それだけでは男性か女性かは分からないので）たとえば男性のときは "N = n (Male)"、女性のときは "N = n (Female)" などと表示するようにする
あるいは、男性と女性のグラフ色に合わせて、文字色を変更する

以下がプログラム例です。
簡易な方法が用意されているわけではないので、あくまで一例です。これが正しいやり方というわけではありません。

python
1import matplotlib.pyplot as plt
2import seaborn as sns
3
4tips = sns.load_dataset("tips")
5
6def annotate(data, **kws):
7    n = len(data)
8    ax = plt.gca()
9    facecolor = {}
10    for collection in ax.collections:
11        facecolor[collection.get_label()] = collection.get_facecolor()[0]
12    if data['sex'].unique()[0] == "Male":
13        ax.text(.1, .8, f"N = {n} (Male)", transform=ax.transAxes, color=facecolor['Male'])
14    else:
15        ax.text(.1, .7, f"N = {n} (Female)", transform=ax.transAxes, color=facecolor['Female'])    
16
17g = sns.FacetGrid(tips, row='smoker', col="time", hue='sex')
18g.map_dataframe(sns.scatterplot, x="total_bill", y="tip")
19g.map_dataframe(annotate)
20g.set_axis_labels("Total bill", "Tip")
21g.add_legend()
22g.tight_layout()
23plt.show()

② textcoords='offset points'の正しい使い方（綺麗に並べて表示できるようにする）

textcoordsは、matplotlib.axes.Axes.annotate()メソッドで使うキーワード引数です。
参考にされたサイトで使われているのはmatplotlib.axes.Axes.text()メソッドです。

text() メソッドと annotate() メソッドの主な違いは、

text() はグラフ内に文字を描画するメソッド
annotate() は、グラフ内に文字を描画するのは同じだが、注釈・コメント文字列の描画に特化したメソッド
annotate() では、文字列とその位置だけではなく、注釈・コメントの対象となる「場所」の位置も指定する
annotate() では、注釈・コメントの対象となる場所と、注釈・コメント文字列を、矢印で結んだりすることができる

annotate() メソッドの textcoords キーワード引数は、注釈・コメント文字列の位置の指定のための方法を、指定するためのものです。
例えばtextcoords='offset points'とした場合は、注釈・コメントの対象となる場所からの、相対的な位置をポイントで指定することによって、文字列の位置を特定します。

詳細は公式ドキュメントを参照してください。
Annotations — Matplotlib 3.4.2 documentation
matplotlib.axes.Axes.annotate — Matplotlib 3.4.2 documentation

今回の目的のために使えるようなものではありませんので、上記のプログラム例では使用していません。

投稿2021/08/13 00:49