【Python】散布図の描画方法|seaborn基礎

散布図の描画方法|seaborn基礎_アイキャッチ プログラミング

※ 当サイトはアフィリエイト広告を利用しています。

levtech-ad
スポンサーリンク

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による散布図の描画方法について、詳しくご説明します。

こんな人に読んでほしい
  • Pythonを使用したデータの可視化方法を知りたい人
  • seabornによる散布図の描画方法を知りたい人
levtech-ad

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による散布図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。

散布図の描画方法

seaborn.scatterplot()関数を使用することで、散布図を描画することができます。

scatterplot()関数の引数には、x軸(横軸)の変数、y軸(縦軸)の変数、カテゴリーデータ、データセット等を指定します。(後述する通り、マーカーの種類や色の指定もできます。)

データセットの「tips」を用いて、散布図を作成してみます。

#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")

# 散布図の指定・描画
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips);
plt.show()
散布図の描画(seaborn_tips)

カテゴリーデータ別に描画すると、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")

# 散布図の指定・描画
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="sex", data=tips);
plt.show()
散布図の描画(seaborn_tips_カテゴリ別)

paletteを指定することで、カラーパレットを変更することができます。

明るい色合いの「bright」を指定してみます。

#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")

# 散布図の指定・描画
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="sex", data=tips, palette="bright");
plt.show()
散布図の描画(seaborn_tips_カテゴリ別_palette=bright)

stylesとmarkersを指定することでマーカーの種類を指定できます。

#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")

# 散布図の指定・描画
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="sex", data=tips, palette="bright", 
                style="sex", markers={"Male":"D","Female":"s"});
plt.show()
散布図の描画(seaborn_tips_カテゴリ別_palette=bright_マーカー変更)

sを指定することでマーカーのサイズを指定できます。

#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")

# 散布図の指定・描画
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="sex", data=tips, palette="bright", 
                style="sex", markers={"Male":"D","Female":"s"}, s = 100);
plt.show()
散布図の描画(seaborn_tips_カテゴリ別_palette=bright_マーカーサイズ変更)

まとめ

この記事では、seabornによる散布図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

Python学習用おすすめ教材

Pythonの基本を学びたい方向け

統計学基礎を学びたい方向け

Pythonの統計解析を学びたい方向け

おすすめプログラミングスクール

Pythonをはじめ、プログラミングを学ぶなら、TechAcademy(テックアカデミー)がおすすめです。

私も入っていますが、好きな時間に気軽にオンラインで学べますので、何より楽しいです。

現役エンジニアからマンツーマンで学べるので、一人では中々続かない人にも、向いていると思います。

無料体験ができますので、まずは試してみてください!

\まずは無料体験!/
スポンサーリンク
タイトルとURLをコピーしました