seaborn

シーボーン（サードパーティライブラリ）

意味統計データの可視化

seabornとは？

Seabornは、Pythonで魅力的で分かりやすい統計的なグラフを作成するためのライブラリです。matplotlibの上に構築されており、使いやすく、より洗練された見た目のグラフを作成できます。

seabornの具体的な使い方

Seabornを使用した複数の可視化例

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# データセットの読み込み
tips = sns.load_dataset('tips')

# サブプロットの設定
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 15))

# 1. 散布図
sns.scatterplot(data=tips, x='total_bill', y='tip', hue='time', ax=axes[0, 0])
axes[0, 0].set_title('支払総額と心付けの関係')

# 2. ボックスプロット
sns.boxplot(data=tips, x='day', y='total_bill', ax=axes[0, 1])
axes[0, 1].set_title('曜日ごとの支払総額分布')

# 3. バイオリンプロット
sns.violinplot(data=tips, x='day', y='tip', hue='sex', split=True, ax=axes[1, 0])
axes[1, 0].set_title('性別と曜日ごとの心付け分布')

# 4. ヒートマップ
corr = tips.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm', ax=axes[1, 1])
axes[1, 1].set_title('相関行列')

plt.tight_layout()
plt.show()

👇出力結果

4つのサブプロットを含む1つの大きな図が表示されます。各プロットはtipsデータセットの異なる側面を視覚化しています。

この例では、Seabornを使用して複数の可視化を1つの図に組み合わせています。tipsデータセットを使用して、散布図、ボックスプロット、バイオリンプロット、ヒートマップを作成し、それぞれ異なる観点からデータを可視化しています。

seabornに関するよくある質問

Q. SeabornとMatplotlibの違いは？

A. SeabornはMatplotlibを基にした高水準のインターフェースを提供しています。Seabornは統計的なグラフ作成に特化し、デフォルトで美しいスタイルを適用します。一方、Matplotlibはより低レベルで柔軟な制御が可能ですが、見栄えの良いグラフを作成するには多くの設定が必要です。

Q. Seabornの主な図の種類は？

A. Seabornの主な図の種類には、散布図（scatterplot）、線グラフ（lineplot）、棒グラフ（barplot）、箱ひげ図（boxplot）、バイオリンプロット（violinplot）、ヒートマップ（heatmap）、ペアプロット（pairplot）などがあります。これらを使用して、様々な統計的な視覚化が可能です。

Q. Seabornでカスタマイズするには？

A. Seabornでグラフをカスタマイズするには、色パレットの変更（sns.set_palette()）、プロットスタイルの設定（sns.set_style()）、図のサイズ変更（plt.figure(figsize=(width, height))）などの方法があります。また、Matplotlibの機能を直接使用してさらに詳細なカスタマイズも可能です。

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