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
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