MatplotlibのRCParamsで図の設定を快適に！基本から活用方法まで徹底解説

（最終更新月: 2024年11月）

✔こんな方におすすめの記事です

「Matplotlibの図の設定を一括で変更したい」
「RCParamsの使い方がよくわからない」
「デフォルトのグラフ設定を自分好みにカスタマイズしたい」

✔当記事を通じて得られること

Matplotlib RCParamsの基本的な使い方と設定方法
よく使用する設定パラメータの詳しい解説
プロジェクトに合わせた効率的なカスタマイズ方法

当記事では、RCParamsの基礎知識から実践的な活用方法まで、実例を交えて幅広く解説していきます。
ぜひ最後までご覧ください。

筆者プロフィール

【現職】プロダクトマネージャー

【副業】ブログ（月間20万PV）/YouTube/Web・アプリ制作

「プログラミング × ライティング × 営業」の経験を活かし、30後半からのIT系職へシフト。現在はプロダクトマネージャーとして、さまざまな関係者の間に入り奮闘してます。当サイトでは、実際に手を動かせるWebアプリの開発を通じて、プログラミングはもちろん、IT職に必要な情報を提供していきます。

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RCParamsとは？基本を理解しよう

Matplotlib RCParamsは、グラフ作成時の様々な設定をまとめて管理できる便利な機能です。
一度設定を行えば、その後作成するすべてのグラフに反映されるため、効率的なグラフ作成が可能になります。

RCParamsの基本概念
設定方法の種類
主要なパラメータ一覧

RCParamsの基本概念

RCParamsは、Matplotlibのグラフ設定を制御するためのパラメータ群です。
フォントサイズ、線の太さ、色など、グラフの見た目に関するあらゆる設定を一元管理できます。
以下のように、シンプルなコードで設定を変更できます。

import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['figure.figsize'] = [10, 6]

設定方法の種類

RCParamsの設定方法には、大きく3つの方法があります。
プログラム内で直接設定する方法が最も一般的で、簡単に実装できます。
設定例を見てみましょう。

# 方法1：直接設定
plt.rcParams['font.size'] = 12

# 方法2：dictを使用
plt.rcParams.update({
    'font.size': 12,
    'lines.linewidth': 2
})

# 方法3：スタイルファイルを使用
plt.style.use('seaborn')

主要なパラメータ一覧

よく使用される重要なパラメータをまとめてみました。
これらの設定を変更することで、グラフの見た目を大きく改善できます。
主なパラメータは以下のとおりです。

figure.figsize：図のサイズ
font.size：フォントサイズ
lines.linewidth：線の太さ
axes.grid：グリッド線の表示

グラフサイズと余白の設定

グラフのサイズや余白は、見やすさに大きく影響する重要な要素です。
RCParamsを使用することで、これらの設定を簡単にカスタマイズできます。

図のサイズ設定
余白の調整
アスペクト比の制御

図のサイズ設定

図のサイズは、figure.figsizeパラメータで設定できます。
単位はインチで指定し、[幅, 高さ]の形式で値を設定します。
以下に具体例を示します。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['figure.figsize'] = [10, 6]  # 幅10インチ、高さ6インチ

# サイズ設定を確認
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.show()

余白の調整

余白の設定は、図の見栄えを整えるために重要です。
適切な余白設定により、グラフが見やすくなります。
以下のコードで余白を調整できます。

plt.rcParams['figure.subplot.left'] = 0.125   # 左余白
plt.rcParams['figure.subplot.right'] = 0.9    # 右余白
plt.rcParams['figure.subplot.bottom'] = 0.1   # 下余白
plt.rcParams['figure.subplot.top'] = 0.9      # 上余白

アスペクト比の制御

アスペクト比は、グラフの縦横比を制御する重要な要素です。
データの性質に応じて、適切なアスペクト比を設定する必要があります。
以下のように設定できます。

plt.rcParams['figure.autolayout'] = True  # 自動レイアウト
plt.rcParams['image.aspect'] = 'equal'    # アスペクト比を1:1に固定

フォントとテキストの設定

グラフのテキスト要素は、情報を正確に伝えるために重要です。
RCParamsを使用することで、フォントやテキストの設定を細かく制御できます。

フォントファミリーの設定
フォントサイズの調整
テキストスタイルのカスタマイズ

フォントファミリーの設定

フォントファミリーの選択は、グラフの可読性に大きく影響します。
システムにインストールされているフォントを使用できます。
設定例を見てみましょう。

plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial', 'Helvetica']

フォントサイズの調整

フォントサイズは、グラフの各要素ごとに個別に設定できます。
タイトル、軸ラベル、凡例など、それぞれ適切なサイズを設定しましょう。
以下のコードで設定できます。

plt.rcParams['font.size'] = 12        # 基本フォントサイズ
plt.rcParams['axes.titlesize'] = 14   # タイトルのサイズ
plt.rcParams['axes.labelsize'] = 12   # 軸ラベルのサイズ
plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 10  # x軸目盛りのサイズ
plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 10  # y軸目盛りのサイズ

テキストスタイルのカスタマイズ

テキストのスタイルは、太字やイタリックなど、様々な設定が可能です。
強調したい部分に適切なスタイルを適用しましょう。
設定例は以下のとおりです。

plt.rcParams['axes.titleweight'] = 'bold'  # タイトルを太字に
plt.rcParams['font.style'] = 'normal'      # 通常のスタイル
plt.rcParams['font.weight'] = 'normal'     # 通常の太さ

線と色の設定

グラフの線や色の設定は、データを視覚的に表現する上で重要です。
RCParamsを使用することで、これらの要素を効果的にカスタマイズできます。

線のスタイル設定
カラーパレットの選択
マーカーのカスタマイズ

線のスタイル設定

線のスタイルは、データの種類や重要度を区別するために使用します。
線の太さ、スタイル、色などを設定できます。
以下のコードで設定可能です。

plt.rcParams['lines.linewidth'] = 2.0     # 線の太さ
plt.rcParams['lines.linestyle'] = '-'     # 実線
plt.rcParams['lines.marker'] = 'o'        # マーカーの形
plt.rcParams['lines.markersize'] = 6      # マーカーのサイズ

カラーパレットの選択

カラーパレットは、データの視認性と美しさに影響します。
Matplotlibには、様々な組み込みカラーパレットが用意されています。
以下のように設定できます。

plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = plt.cycler('color', 
    ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728'])

マーカーのカスタマイズ

マーカーは、データポイントを強調するために使用します。
形状やサイズ、色などを細かく設定できます。
設定例を見てみましょう。

plt.rcParams['scatter.marker'] = 'o'      # 散布図のマーカー
plt.rcParams['scatter.edgecolors'] = 'k'  # マーカーの輪郭色
plt.rcParams['markers.fillstyle'] = 'full' # マーカーの塗りつぶし方法

グリッドとスケールの設定

グリッドとスケールの設定は、データの読み取りやすさに直接影響します。
RCParamsを使用して、これらの要素を適切に調整しましょう。

グリッド線の設定
軸スケールの調整
目盛りの設定

グリッド線の設定

グリッド線は、データ値の読み取りを助ける重要な要素です。
線のスタイルや色を適切に設定することで、見やすいグラフになります。
以下のコードで設定できます。

plt.rcParams['axes.grid'] = True           # グリッド線の表示
plt.rcParams['grid.alpha'] = 0.5           # グリッド線の透明度
plt.rcParams['grid.linestyle'] = '--'      # グリッド線のスタイル
plt.rcParams['grid.linewidth'] = 0.5       # グリッド線の太さ

軸スケールの調整

軸のスケールは、データの分布を適切に表現するために重要です。
線形スケールや対数スケールなど、データに応じて選択できます。
設定例を見てみましょう。

plt.rcParams['axes.xscale'] = 'linear'    # x軸のスケール
plt.rcParams['axes.yscale'] = 'linear'    # y軸のスケール

目盛りの設定

目盛りの設定は、データ値を正確に読み取るために重要です。
位置や向き、ラベルなどを細かく制御できます。
以下のように設定します。

plt.rcParams['xtick.direction'] = 'out'    # x軸目盛りの向き
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'out'    # y軸目盛りの向き
plt.rcParams['xtick.major.width'] = 1.0    # 主目盛りの太さ
plt.rcParams['xtick.minor.width'] = 0.5    # 副目盛りの太さ

保存とエクスポートの設定

グラフの保存設定は、最終的な出力品質に大きく影響します。
RCParamsを使用して、適切な保存設定を行いましょう。

図の保存形式
解像度の設定
背景色の設定

図の保存形式

保存形式は、用途に応じて適切に選択する必要があります。
PNG、PDF、SVGなど、様々な形式に対応しています。
以下のコードで設定できます。

plt.rcParams['savefig.format'] = 'png'    # 保存形式
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300         # 解像度
plt.rcParams['savefig.bbox'] = 'tight'    # 余白の調整

解像度の設定

解像度は、グラフの品質に直接影響する重要な要素です。
用途に応じて適切な解像度を設定しましょう。
設定例を見てみましょう。

plt.rcParams['figure.dpi'] = 100          # 表示時の解像度
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300         # 保存時の解像度
plt.rcParams['savefig.transparent'] = True # 背景の透過

背景色の設定

背景色の設定は、グラフの見た目に大きく影響します。
用途に応じて適切な背景色を選択しましょう。
以下のように設定できます。

plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'white'  # 図の背景色
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'white'    # プロット領域の背景色
plt.rcParams['savefig.facecolor'] = 'white' # 保存時の背景色