【Python】ストリッププロットの描画方法｜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によるストリッププロット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によるストリッププロット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。

ストリッププロットの描画方法

seaborn.stripplot()関数を使用することで、ストリッププロットを描画することができます。

ストリッププロットとは、各データを直線状にプロットした一次散布図のことです。

stripplot()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。

データセットの「tips」を用いて、ストリッププロットを作成してみます。

#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")

# ストリッププロットの指定・描画
sns.stripplot(x="total_bill", data=tips)
plt.show()

y軸を指定すると、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")

# ストリッププロットの指定・描画
sns.stripplot(x="total_bill", y="day", data=tips)
plt.show()

xとyを逆で指定すると、以下のように縦方向のプロットになります。

#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")

# ストリッププロットの指定・描画
sns.stripplot(y="total_bill", x="day", data=tips)
plt.show()

カテゴリをy軸と同じものに指定することで、各データ群の色を分けることができます。

#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")

# ストリッププロットの指定・描画
sns.stripplot(x="total_bill", y="day", data=tips, hue="day", legend=False)
plt.show()

カテゴリをxy以外のものに指定すると、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")

# ストリッププロットの指定・描画
sns.stripplot(x="total_bill", y="day", data=tips, hue="size")
plt.show()

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")

# ストリッププロットの指定・描画
sns.stripplot(x="total_bill", y="day", data=tips, hue="size", palette="bright")
plt.show()

dodge=True, jitter=Falseを指定することで、カテゴリ別に直線でプロット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")

# ストリッププロットの指定・描画
sns.stripplot(x="total_bill", y="day", data=tips, hue="size", 
              palette="bright", dodge=True, jitter=False)
plt.show()

sでマーカーのサイズを、markerでマーカの種類を、linewidthで枠線の太さを、alphaで透過性をそれぞれ指定できます。

#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")

# ストリッププロットの指定・描画
sns.stripplot(x="total_bill", y="day", data=tips, hue="size", 
              palette="bright", jitter=False, s=15, marker="D", linewidth=2, alpha=.3)
plt.show()

まとめ

この記事では、seabornによるストリッププロット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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