【Python】カーネル密度推定グラフの描画方法｜seaborn基礎

seabornを使用すると、Pythonを使用してデータを可視化することができます。

本記事では、seabornによるカーネル密度推定グラフの描画方法について、詳しくご説明します。

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seabornとは

seabornは、Pythonを使用してデータを可視化するための外部ライブラリの１つです。

データ可視化用ライブラリは他にも複数あり、その中でも特にMatplotlibが有名です。

seabornはMatplotlibをベースに作られており、Matplotlibの描画機能を利用しています。

seabornの長所は、Matplotlibよりも美しい図を、より少ないコードで簡単に描ける点です。

本記事では、seabornによるカーネル密度推定グラフの描画方法をご紹介します。

seabornのインストール

「seaborn」は、以下コマンドを入力することで、インストールすることができます。

コマンドの入力は、コマンドプロンプトあるいはターミナルから行います。

pip install seaborn

動作確認として、試しに以下を入力します。

import seaborn as sns

上記を入力してもエラーが発生しなければ、正常にインストールされています。

カーネル密度推定グラフの描画方法

seaborn.kdeplot()関数を使用することで、カーネル密度推定グラフを描画することができます。

カーネル密度推定グラフとは、ノンパラメトリックに推定された確率密度関数グラフの１つです。

kdeplot()関数の引数には、x軸（横軸）の変数、y軸（縦軸）の変数、データセット等を指定します。

データセットの「tips」を用いて、カーネル密度推定グラフを作成してみます。

#input
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# カーネル密度推定グラフの指定・描画
sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill")
plt.show()

y軸に指定すると、以下のようになります。

#input
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# カーネル密度推定グラフの指定・描画
sns.kdeplot(data=tips, y="total_bill")
plt.show()

bw_adjustを指定すると、スムージング処理を調整することができます。

#input
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# カーネル密度推定グラフの指定・描画
sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill", bw_adjust=.2)
plt.show()

cutを指定することで、データ制限を指定することができます。

#input
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# カーネル密度推定グラフの指定・描画
sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill", bw_adjust=5, cut=0)
plt.show()

hueを指定することで、カテゴリ別に描画することができます。

#input
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# カーネル密度推定グラフの指定・描画
sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill", hue="time")
plt.show()

multipleを指定することで、レイヤーの描画方法を指定することができます。

#input
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# カーネル密度推定グラフの指定・描画
sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill", hue="time", multiple="stack")
plt.show()

multiple=”fill”を指定すると、以下のような描画になります。

#input
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# カーネル密度推定グラフの指定・描画
sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill", hue="time", multiple="fill")
plt.show()

cumulative=Trueを指定することで、累積分布関数を推定することができます。

#input
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# カーネル密度推定グラフの指定・描画
sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill", hue="time",
            cumulative=True, common_norm=False, common_grid=True)
plt.show()

paletteでパレット色、alphaで透明度、linewidthで線の太さをそれぞれ指定することができます。

#input
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# カーネル密度推定グラフの指定・描画
sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill", hue="size", fill=True, 
            common_norm=False, palette="bright", alpha=.5, linewidth=0)
plt.show()

まとめ

この記事では、seabornによるカーネル密度推定グラフの描画方法について、ご説明しました。

本記事を参考に、ぜひ試してみて下さい。

参考

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