20220504
同様の内容をcontextpltのギャラリーに記載しました．
・https://toshiakiasakura.github.io/contextplt/gallery/1_simple_gallery.html
以下 ，元記事．
以前，matplotlibのギャラリーを少し書いたが，いちいちコードを載せるのが面倒だった．そこで，この記事では，画像だけを載せ，コードに関しては，githubへのリンクを直接紐付けるようにした．それぞれデータの取得から図示まで関数ごとに独立化してあるので，コピーアンドペーストだけで実装出来るようにしてある．
最近，matplotlibのギャラリーでパターンごとに図を並べ立てたサイトが出来ている．
Python Graph Gallery
ただ，このサイトは細かい図の設定に関しては弱いので，良い図を作成するためオプションをゴッソリ付けた図に関して上げていきたいと思う．
コードは各図をクリックすると，該当するgithubのページに跳ぶ．(現在外れています．)
https://github.com/toshiakiasakura/matplotlib_gallery
run_<function_name>() の直下に<function_name>() が見つけられるはずだ．
ギャラリーの中では，contextplt のパッケージを頻用していている．
これは，matplotlibをcontext managerでラップをすることで，変数の受け渡しを楽にしているパッケージだ．
https://github.com/toshiakiasakura/contextplt 参照のこと．(あんまりドキュメンテーションしっかりしてなくてすいません．)
本当に細かい値の調整をしたい場合は，context managerの中で行われていることを崩して調整する必要があるだろう．
ギャラリー
ax.textとplt.legendに関して
・textをax objectに関して，絶対値，相対値での指定．
・figure objectに関して，相対値での指定．
・Legendの位置の設定の仕方．
・legendを自分で作成．
・x軸，y軸を非表示にする．
層別化した連続変数
・Seabornでのlegendの位置の調整．(なぜか面倒くさい)
・common_norm=Trueにしないと，それぞれを正規化したものの積み上げになることに注意．
・上記3つを一発で合わせて表示する関数
連続変数 to 連続変数
時系列データ
・時系列データのBarplot．yearはint型で格納されてる．
・rdatasetをstatsmodelsを介して利用する．今回は，sm.datasets.get_rdataset("Melanoma", "MASS").data を使った．
・上とほとんど同じだが yearが日付型(pd.Timestamp)の場合の図示の仕方．
肝は， ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y/%m"))
・年ごとの数と率のヒートマップ．
・ヒートマップで数字の表示とそのサイズの調整．
・ヒートマップのラベルの大きさの調整．
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