Pythonのライブラリ「Seabron」の使い方 箱ひげ図
catplotメソッドで箱ひげ図も作成できます。
株価のチャートなどでよく見るあれです。
箱ひげ図は、最小値や最大値、中央値などが一目でわかります。
catplotメドッドのkindという引数に、boxを指定します。
sns.set(style='darkgrid')
sns.catplot(x='species', y='sepal_length', data=iris_data, kind='box')
plt.show()
線形回帰直線
このseabronというライブラリは複雑なグラフも数行のコードで
出力が可能です。ほんとすごいです。
回帰直線を含む散布図も、簡単に作成できます。
がく片の長さと花びらの長さの相関を示す回帰直線を表示させてみます。
regplotというメソッドの引数に、x、yをそれぞれ指定します。
sns.set(style='darkgrid')
sns.regplot(x='sepal_length', y='petal_length', data=iris_data)
plt.show()
散布図とヒストグラム
jointplotというメソッドを使うと、
散布図の外側にヒストグラムが表示されます。
たった数行で、、、スゴイ
sns.set(style='darkgrid')
sns.jointplot(x='sepal_length', y='petal_length', data=iris_data)
plt.show()
kindという引数にregを指定すると、
回帰直線と確率密度関数の曲線が表示されます。
文章にすると何言ってるかわかりにくいですが(笑)
グラフをみるとよくわかります。
sns.set(style='darkgrid')
sns.jointplot(x='sepal_length', y='petal_length', data=iris_data, kind='reg')
plt.show()
kindにヘキサゴンの頭文字hexを指定すると、ヘキサゴン、つまり、六角形のグラフを作成することができます。
sns.set(style='white')
sns.jointplot(x='sepal_length', y='petal_length', data=iris_data, kind='hex')
plt.show()
hueという引数にspeciesを渡して、カテゴリー別に色分けすることもできます。
sns.set(style='white')
sns.jointplot(x='sepal_length', y='petal_length', data=iris_data, hue='species')
plt.show()
複数の変量間の相関
複数の変量間の相関、、、といわれてもほんとよくわかりません(笑)
内容としては下記です。
pairplotは引数にデータセットを格納した変数を渡すだけで、
全ての変量同士の相関を表示してくれます。
同じ変量同士の対角線上にはヒストグラム、
その他は散布図として表示されました。
これもたった数行で、、、、実行結果をみるとすごいです。
sns.set(style='darkgrid')
sns.pairplot(iris_data)
plt.show()
先ほどもでてきた引数hueにカテゴリーのspeciesを指定すると、
カテゴリー別に色分けされた図を表示できます
sns.set(style='darkgrid')
sns.pairplot(iris_data, hue='species')
plt.show()
カテゴリーを指定すると対角線上のグラフが
デフォルトでは密度関数の曲線なので、
ヒストグラムにしたい場合は、diag_kindという引数にhistを指定します。
と書いてもなにがなんだかわかりませんが、グラフをみるとわかります(笑)
sns.set(style='darkgrid')
sns.pairplot(iris_data, hue='species', diag_kind='hist')
plt.show()
全体のカラーは、さきほどのpaletteで変更できます。
sns.set(style='whitegrid')
sns.pairplot(iris_data, hue='species', diag_kind='hist', palette='GnBu')
plt.show()
今回もkinocodeさんの動画で勉強させていただきました。
ありがとうございました!
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