1. 生成できる図の例
2. 棒グラフ作成テンプレート
3. 各設定項目の詳細
   1. グラフの枠線表示
   2. 凡例の表示
   3. 軸ラベルの表示
   4. グリッドの表示
   5. グリッドを後ろに移動
   6. グラフタイトル表示
   7. グラフサイズ
   8. 軸ラベル目盛数値フォントサイズ
   9. 日本語表記の対応
   10. 軸ラベルメモリ数値の3桁カンマ表記
   11. 目盛数値の10のべき乗表記
   12. 背景色
   13. 軸目盛の任意小数点桁表記
   14. 軸目盛の範囲
   15. 片対数グラフ化

!pip install japanize-matplotlib

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import matplotlib as mpl
from matplotlib.ticker import ScalarFormatter
import matplotlib.ticker
import japanize_matplotlib
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import pandas as pd
import numpy as np
import sys
sns.set()  # Seabornのデフォルトスタイル使用

# １区分データ（table）と複数区分データ（division_table）対応の切り替え
division_table = True  # True or Falseで切り替え
table = not division_table
#-----------------------------------------------------------------
# 軸の名前
x_axis_name = "x_軸ラベル"
y_axis_name = "y_軸ラベル"
division_name = "区分名"
# 区分の名前
division_A = "区分A"
division_B = "区分B"
#データ用意（適当）
x_axis_div = ['1,000','2,000','3,000','4,000','1,000','2,000','3,000','4,000']
x_axis = ['1,000','2,000','3,000','4,000','5,000','6,000','7,000','8,000']
y_axis = [58095079,446530510,1546659079,3902563672,291673784,2460268247,8084783624,18908048837]
division = [division_A,division_A,division_A,division_A,division_B,division_B,division_B,division_B]
# 複数区分データ用データフレーム作成
if(division_table == True):
  # 表のサイズ決定
  row_size = 8    # 行
  column_size = 3 # 列
  matrix_size = row_size * column_size  # 行列サイズ
  # データフレーム作成
  df = pd.DataFrame(np.arange(matrix_size).reshape(row_size, column_size))
  df.columns=[x_axis_name, division_name, y_axis_name]  # 列の名前設定
  df.index=list(range(0, row_size, 1))  # 行のインデックス名設定
  df[x_axis_name] = x_axis_div
  df[division_name] = division
  df[y_axis_name] = y_axis
  print(df.head(5))
# 1区分データ用データフレーム策税
if(table == True):
  # 表のサイズ決定
  row_size = 8    # 行
  column_size = 2 # 列
  matrix_size = row_size * column_size  # 行列サイズ
  # データフレーム作成
  df = pd.DataFrame(np.arange(matrix_size).reshape(row_size, column_size))
  df.columns=[x_axis_name, y_axis_name] # 列の名前設定
  df.index=list(range(0, row_size, 1))  # 行のインデックス名設定
  df[x_axis_name] = x_axis
  df[y_axis_name] = y_axis
  print(df.head(5))
#-----------------------------------------------------------------
# データの読み込みを行いデータフレームを作成する場合
# df = pd.read_csv('data.csv')

fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) # グラフサイズ

sns.set_style('ticks')            # 枠線表示
japanize_matplotlib.japanize()    # 日本語文字化け防止

# 複数区分データ図の描画
if (division_table == True):
  ax1 = sns.barplot(x=x_axis_name, y=y_axis_name, data=df, hue=division_name,
              palette="hls", alpha=0.9, edgecolor="black", ci=None, orient="v")
# 1区分データ図の描画
if (table == True):
  ax1 = sns.barplot(x=x_axis_name, y=y_axis_name, data=df,
              palette="hls", alpha=0.9, edgecolor="black", ci=None, orient="v")

# 基本設定（必要に応じて）
ax1.yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x,       # Y軸目盛の三桁カンマ設定
                                                loc: "{:,}".format(int(x))))
ax1.yaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter(useMathText=True))# Y軸目盛の10のべき乗表記
ax1.set_facecolor('white')  # 背景色
if (division_table == True):
  ax1.legend(fontsize=18, loc="best", facecolor='white',  # 凡例表示
           framealpha=1.0, frameon=True, borderaxespad=1.5)
ax1.set_xlabel(x_axis_name, fontsize=18)  # X軸ラベルの表示
ax1.set_ylabel(y_axis_name, fontsize=18)  # Y軸ラベルの表示
ax1.set_axisbelow(True) # グリッドを後ろに設定
ax1.grid(color='black', linestyle='dotted', linewidth=1.5); #グリッド表示
# ax1.set_ylim(0.00, 19100000000) # y軸範囲指定
ax1.set_title("図1 テンプレート表示例", fontsize=19, loc="center", y=-.17)  # タイトル
# ax1.yaxis.set_major_formatter(plt.FormatStrFormatter('%.3f')) # 小数点以下任意桁まで表示
ax1.tick_params(which='major', labelsize=13) # 軸目盛フォントサイズ
# ax1.set_yscale('log') # 対数グラフ

ax1 = sns.barplot(x=x_axis_name, y=y_axis_name, data=df, hue=division_name,
              palette="hls", alpha=0.9, edgecolor="black", ci=None, orient="v")

• darkgrid：背景暗、グリッドあり（デフォルト）
• dark：背景暗、グリッドなし
• whitegrid：背景白、グリッドあり
• white：背景白、グリッドなし
• ticks：背景白、軸のみグリッドあり

sns.set_style('ticks')

ax1.legend(fontsize=18, loc="best", facecolor='white',
           framealpha=1.0, frameon=True, borderaxespad=1.5)

ax1.set_xlabel(x_axis_name, fontsize=18)
ax1.set_ylabel(y_axis_name, fontsize=18)

ax1.grid(color='black', linestyle='dotted', linewidth=1.5)

ax1.set_axisbelow(True)

ax1.set_title("図1 テンプレート表示例", fontsize=19, loc="center", y=-.17)

fig = plt.figure(figsize=(10, 8))

ax1.tick_params(which='major', labelsize=13)

!pip install japanize-matplotlib

import japanize_matplotlib
japanize_matplotlib.japanize()

ax1.yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x,
                                                loc: "{:,}".format(int(x))))

ax1.yaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter(useMathText=True))

ax1.set_facecolor('white')

ax1.yaxis.set_major_formatter(plt.FormatStrFormatter('%.3f'))

ax1.set_ylim(0, 1000)

ax1.set_yscale('log')