コーダーの今日のチュートリアルでは、PythonのSeaborn stripplot()メソッドについて学びます。
Seaborn入門 stripplot()
Seaborn は統計グラフを作成するための素晴らしい Python 可視化ツールです。
統計グラフをより魅力的にするために、素敵なデフォルトのスタイルとカラーパレットを備えています。
matplotlibソフトウェアの上に設計され、pandasデータ構造と密接に接続されています。
ストリッププロットは、それ自体で完全に作成されます。
すべてのデータが基本的な分布の表現と一緒に与えられている場合、これは boxplot や violinplot を補完する良い方法です。
カテゴリに依存した散布図を生成するために使用されます。
PythonでSeabornのstripplot()メソッドを使う
それでは、コーディングに入りましょう。
このメソッドを理解するために、以下に本当に簡単な例でデモをします。
そこからさらにこのメソッドを探求し、より高度な使用例については公式ドキュメントで学ぶことができます。
必要なモジュールやライブラリのインポート
|
1
2
3
|
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use("seaborn")
|
データセットの読み込み
Tipsデータセットはseabornパッケージに含まれるサンプルデータセットの一つで、seabornパッケージのドキュメントで使用されています。
seaborn load datasetコマンドで簡単にインポートすることができます。
tips = seaborn.load_dataset("tips")
|
基本的な可視化
チップのデータセットを使って、性別と支払総額（total_bill）を比較するストリッププロットを描こう。
|
1
2
3
|
plt.figure(figsize=(10,10))
seaborn.stripplot(x="sex", y="total_bill", data=tip)
plt.show() |
plt.figure(figsize=(10,10))seaborn.stripplot(y="total_bill", x="sex", data=tips,linewidth=2,size=10)plt.show() |
データポイントの周りにアウトラインを描きます。
灰色の線の幅は、プロット部分を縁取る。
線幅を大きくすると、点幅も自動的に大きくなります。
|
1
2
3
|
plt.figure(figsize=(10,10))
seaborn.stripplot(x="sex", y="total_bill", hue="day", data=tips,size=10)
plt.show() |
|
1
2
3
|
plt.figure(figsize=(10,10))
seaborn.stripplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker", data=tips,size=15,marker="*",alpha=0.5)
plt.show() |
色相パラメータを使用
点は2色でプロットされるが、第3の変数を使用すると、点に色を付けてプロットに追加の次元を提供することができる。
マーカとアルファパラメータを使用
データポイントの透明度を制御するためにalphaを、データポイントを修正するためのマーカーにmarkerを使用します。
まとめ
Pythonでseabornライブラリを使ってストリッププロットを作成する方法を学びました。
このチュートリアルは気に入りましたか？いずれにせよ、以下のチュートリアルを見てみることをお勧めします。
- 数学関数をプロットする – Pythonで数学関数をプロットするには？
- Pythonを使用してExcelシートからデータをプロットする
- Pythonを使用します。滑らかな曲線のプロット
- Python Plot：Pythonでアニメーションプロットを作成する
お時間を割いていただきありがとうございました! 何か新しいことを学べたでしょうか!