データサイエンス/08 をテンプレートにして作成

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*第８回 Pythonによる統計グラフ [[データサイエンス/2024]]｜[[受講生一覧>https://design.ky... ~ ~ ***サンプル修正版｜2024.11.11 &color(red){サンプルプログラムにミスがありましたので、以... https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sta... 修正点は「グラフ用のデータフレーム の作成 」の部分の以下... 誤：df2 = df.groupby( 'day' ).mean( ) 正：df2 = df.groupby( 'day' ).mean( numeric_only=True ) 以前は、上の書き方でも動いていました（数値項目のみが自動... ~ ~ **統計グラフ ***様々なグラフ -[[ヒストグラム>GoogleImage:ヒストグラム]]：縦軸に度数、... -[[ボックスプロット（箱ひげ図）>GoogleImage:箱ひげ図]]：... -[[散布図>GoogleImage:散布図]]：縦軸、横軸に変数を対応さ... -[[折れ線グラフ>GoogleImage:折れ線グラフ]]：時系列の推移... -[[棒グラフ>GoogleImage:棒グラフ]]：項目間の値を比較する... -[[円グラフ>GoogleImage:円グラフ]]：円図形を扇形に分割し... -[[ヒートマップ>GoogleImage:ヒートマップ]]：2次元データの... ~ ***統計グラフ表示のためのライブラリ Pythonを用いた統計グラフには、様々な関連ライブラリーのイ... //-[[numpy>https://numpy.org/]]｜数値計算 // import numpy as np -[[pandas>Pandas]]｜データフレームの活用 import pandas as pd -[[matplotlib>https://matplotlib.org/]]｜グラフ描画の基本... import matplotlib.pyplot as plt -[[seaborn>https://seaborn.pydata.org/]]｜matplotlib をベ... import seaborn as sns ~ ~ **統計グラフの描画体験 はじめに matplotlib と pandas の連携による基本的なグラフ... ~ ***データの準備 統計グラフの作成には、対象となるデータを''データフレーム'... df = pd.read_csv( '/path/to/xxxxx.csv' ) ~ ***ヒストグラム #image(Pandas/hist.png,right,30%) ヒストグラム（柱状グラフ、度数分布図）は、横軸に階級、縦... データフレームからヒストグラムを生成するコードは非常に簡... df.hist( )　全項目一挙表示 df[ 'XXX' ] .hist( )　特定カラムの表示 &small(df はデータフレーム変数の例です。); ~ ***ボックスプロット #image(Pandas/box.png,right,30%) ボックスプロット（箱ひげ図）は、データのばらつきを可視化... 一般に以下の五数が要約（five-number summary）されて表示さ... -最小値（minimum） -第1四分位点（lower quartile） -中央値（第2四分位点、median） -第3四分位点（upper quartile） -最大値（maximum） 以下のコードは、対象カラム（XXX）をグループ（AAA）別に表... df.boxplot( column='XXX' , by='AAA' ) ~ ***散布図 #image(Pandas/scatter.png,right,30%) 散布図（scatter plot）は、縦軸、横軸に２つの量的データ項... 以下のコードは、x軸とy軸にカラム項目を指定して表示します。 df.plot.scatter( x='XXX', y='YYY' ) ~ ***折れ線グラフ・棒グラフ・円グラフ これらのグラフは項目間の推移や比較を見るために使います。... # 性別ごとに国語・英語・数学の平均値を算出 df_mean = df.groupby( 'Gender' , as_index=False ).mean( ) df_mean ||Gender|Japanese|English|Mathematics|h |0|F|62.350000|58.475000|39.800000| |1|M|56.420455|41.142045|39.539773| #image(Pandas/bar.png,right,30%) 生成された df_mean を使うと、簡単に積み重ね棒グラフができ... df_mean.plot.bar( stacked=True ) &small(stacked=True は、積み重ねを有効にする・・という意... ~ ~ **演習８｜統計グラフ CSVデータから統計量を視覚化するサンプルです。matplotlib ... ~ ***ノートブックの新規作成 -__[[Google Colaboratory>https://colab.research.google.co... -Untitled0.ipynb というファイル名を変更 ＞ StatisticalGra... ~ ***サンプルデータ Tips のデータをサンプルとして利用します。 直接読み込むので、ダウンロードの必要はありません。 https://github.com/mwaskom/seaborn-data/blob/master/tips.... //https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/... ~ ***サンプルコード JupyterNotebook形式（.ipynb）でプログラムを提供します。 https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sta... ~ ***学科サイトにリンク掲載 ノートを、学科サイトの個人ページからリンクして下さい。以... -1. 自分のノートを開いた状態で、右上の「共有」をクリック -2. 共有設定を変更して、以下のように表示される状態にしま... このリンクを知っているインターネット上の全員が閲覧できま... -3. 「リンクをコピー」をクリックして、そのアドレスを、以... -[[統計グラフ>https://colab.research.go・・=sharing]] -4. 以下のようになればOKです。 https://design.kyusan-u.ac.jp/socialdesign/?JohnSmith/Dat... ~ ~ **演習８｜プログラムの解説 ***ライブラリーの読み込み 冒頭で、グラフ描画用のライブラリー''matplotlib''とデータ... # matplotlib パッケージ から pyplot モジュールを plt と... import matplotlib.pyplot as plt # pandasライブラリの読み込み import pandas as pd ~ ***ヒストグラム・ボックスプロット・散布図 -ヒストグラム（度数分布） hist 以下の１行で、データフレームに含まれる「量的データ」すべ... df.hist() 以下の一行で、グラフを表示します。この１行は書かなくても... plt.show() -ボックスプロット（箱ひげ図）　boxplot 以下の一行で曜日ごとのチップの額に関するボックスプロット... df.boxplot( column = 'tip', by = 'day' , figsize = ( 9, ... figsize はノート上に表示されるグラフの幅と高さを指定して... -散布図　plot.scatter 以下の一行で「総支払い額」と「チップ」の散布図が表示され... df.plot.scatter( x = 'total_bill' , y = 'tip' , figsize ... alpha は点をプロットする際の「不透明度」を意味します。 ~ ***棒グラフ・折れ線グラフ・円グラフ -事前のデータ処理 折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフでは、全てのデータを可視... df2 = df.groupby( 'day' ).mean() df2 -indexの並べ替え データフレームを処理すると、項目がアルファベット順に出力... df3 = df2.reindex( index = [ 'Thur', 'Fri', 'Sat' , 'Sun... df3 -折れ線グラフ plot 以下の一行で量的データ項目の折れ線グラフが表示されます。... df3.plot( figsize = ( 9, 6 ) ) -棒グラフ plot.bar 以下の一行で量的データ項目の棒グラフが表示されます。 df3.plot.bar( figsize = ( 9 , 6 ) ) -積み重ね棒グラフ 以下の一行で総支払額とチップの積み重ね棒グラフが表示され... df3[ ['total_bill' , 'tip'] ].plot.bar( stacked=True , f... -円グラフ plot.pie 以下の一行で量的データ項目の曜日構成比が円グラフとして表... df3.plot.pie( subplots = True , figsize = (12,6) ) ~ ~ #hr CENTER:'''以下は、seaborn というライブラリを活用した事例... '''参考情報なので、取り組みは任意です。''' #hr ~ ~ **Pythonによる統計グラフ＋ seaborn というライブラリを使った応用的なグラフ描画を体験... ~ ***seabornについて seabornは Python の可視化ライブラリで、matplotlib が内部... -公式サイト：https://seaborn.pydata.org/ -seabornの長所 --美麗なグラフを描くことができる --matplotlibと比較すると少ないコードで描画できる -seabornの利用には、Pythonのバージョンが3.6以上であること... &small(Google Colab は問題ありません。); ~ ***ヒストグラム -量的変数のヒストグラム sns.displot( ) sns.histplot( ) //&color(red){Web検索では dis ''t'' plot が表示されること... //https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.distplot.h... --displot( ) sns.displot( df['total_bill'] , bins=20 , color='#0033A... --histplot( ) 例えば以下のように書くと、曜日ごとのデータを色違いに重ね... sns.histplot( data = df , x= 'total_bill' , bins=20 , hu... ~ -質的変数のヒストグラム sns.countplot( ) ~ ***ボックスプロット sns.boxplot( ) ~ ***散布図 質的変数の違いを色・形で区別、また量的変数をドットのサイ... sns.scatterplot( ) ~ ***散布図行列 相関行列同様に、量的項目間の相関を一括表示 sns.pairplot( ) ~ ***ヒートマップ ２次元の表の値を色の差（ 青：小 ←→ 赤：大 など）で表現 sns.heatmap( ) ~ ***棒グラフ・円グラフ等 seaborn ライブラリーによる棒グラフの表示は煩雑、また seab... ~ ~ **演習８＋｜統計グラフ＋ ***ノートブックの新規作成 -__[[Google Colaboratory>https://colab.research.google.co... -Untitled0.ipynb というファイル名を変更 ＞ StatisticalGra... ~ ***サンプルデータ いずれも https アクセスでプログラム内で直接読み込むので、... ~ -サンプル１：tips.csv（前回同様） レストランにおける総支払額、チップの額、テーブルサイズ等 https://github.com/mwaskom/seaborn-data/blob/master/tips.... -サンプル２：covid-19.csv（ヒートマップ作成サンプルとして... covid-19 陽性者数（都道府県別・月別） https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/cov... オリジナルは以下、厚生労働省が公開している[[オープンデー... https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html ~ ***サンプルコード JupyterNotebook形式（.ipynb）でプログラムを提供します。 https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sta... ~ ***学科サイトにリンク掲載 ノートを、学科サイトの個人ページからリンクして下さい。以... -1. 自分のノートを開いた状態で、右上の「共有」をクリック -2. 共有設定を変更して、以下のように表示される状態にしま... このリンクを知っているインターネット上の全員が閲覧できま... -3. 「リンクをコピー」をクリックして、そのアドレスを、以... -[[統計グラフ＋>https://colab.research.go・・=sharing]] -4. 以下のようになればOKです。 https://design.kyusan-u.ac.jp/socialdesign/?JohnSmith/Dat... ~ ~ **演習８＋｜プログラムの解説 ***ライブラリーの読み込み 冒頭で、グラフ描画用のライブラリ matplotlib、seaborn とデ... # matplotlib パッケージ から pyplot モジュールを plt と... import matplotlib.pyplot as plt # seaborn ライブラリを sns として読み込み import seaborn as sns # seabornの機能を有効化 sns.set() # pandasライブラリの読み込み import pandas as pd ~ ***ヒストグラム -量的変数（総支払額）のヒストグラム sns.displot( ) --df['total_bill']：対象となるカラム項目 --bins=12：階級の分割数 --color='#0033AA'：グラフの色 --height=6 , aspect=2：グラフのサイズ指定（高さとアスペク... &small(アスペクト比は　幅/高さ); --kde=True ：確率密度関数の曲線を重ねて表示 -質的変数（曜日別）のカウントをヒストグラム化 sns.countplot( ) --data = df：データとして データフレーム df を使用 --x = 'smoker'：喫煙者か非喫煙者で分布を比較 --order = ['Yes', 'No'] ：喫煙者、非喫煙者の順に表示 --hue = 'day'：曜日を色で区別 ~ ***ボックスプロット sns.boxplot( ) --data = df：データとして データフレーム df を使用 --x = 'day'：横軸は「曜日」 --y = 'total_bill'：縦軸は「総支払額」 --order = ['Thur','Fri','Sat','Sun']：木金土日の順に表示 ~ ***散布図 -一般的な散布図 sns.scatterplot( ) --data = df：データとして データフレーム df を使用 --x = 'total_bill'：横軸に「総支払額」 --y = 'tip'：縦軸に「チップの額」 -質的変数の違いを色・形で区別 --hue = 'day'：曜日の違いを色で区別 --style = 'time'：ディナーを◯、ランチを × でプロット --s = 100：ドットのサイズ指定 -量的変数をドットのサイズで表現（バブルチャート） --size = 'size'：テーブルサイズ（人数）をドットのサイズに... --sizes = (100,1000) ：ドットのサイズは 100 〜 1000 に割... --alpha = 0.5：不透明度 0.5 ~ ***散布図行列 相関行列同様に、量的項目間の相関を一括表示 sns.pairplot( ) --data = df：データとして データフレーム df を使用 --hue = 'day'：曜日の違いを色で区別 --height = 4 , aspect = 1 ：グラフのサイズ指定（高さとア... &small(アスペクト比は　幅/高さ); ~ ***ヒートマップ このサンプルでは、covid-19 の陽性者数を「横軸：年月、縦軸... sns.heatmap( ) --df2：データフレーム df2 を使用 --linewidths=.5：ヒートマップの各データ間に線を描く --cmap = "coolwarm"：ヒートマップの色の組み合わせ（青 - ... --fmt="d"：表示フォーマット 10進数 --annot = True：セルに値を出力 --robust = True：極端に大きな値や小さい値の影響を受けない... &small(ロバスト推定とは「外れ値に影響されにくい推定」を意... ~ ***ファイルの保存について GoogleColab のファイル操作のためのライブラリを読み込むこ... -ライブラリの読み込み from google.colab import files -matplotlib の機能を使って画像に名前を付けて保存（内部的... plt.savefig('heatmap.png') -GoogleColab の機能を使ってファイルをダウンロード files.download('heatmap.png') ~ ~ **APPENDIX ***数理グラフ 数式等を用いたグラフ表示のサンプルです。時間に余裕のある... https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Plo... ~ ~

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*第８回 Pythonによる統計グラフ [[データサイエンス/2024]]｜[[受講生一覧>https://design.ky... ~ ~ ***サンプル修正版｜2024.11.11 &color(red){サンプルプログラムにミスがありましたので、以... https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sta... 修正点は「グラフ用のデータフレーム の作成 」の部分の以下... 誤：df2 = df.groupby( 'day' ).mean( ) 正：df2 = df.groupby( 'day' ).mean( numeric_only=True ) 以前は、上の書き方でも動いていました（数値項目のみが自動... ~ ~ **統計グラフ ***様々なグラフ -[[ヒストグラム>GoogleImage:ヒストグラム]]：縦軸に度数、... -[[ボックスプロット（箱ひげ図）>GoogleImage:箱ひげ図]]：... -[[散布図>GoogleImage:散布図]]：縦軸、横軸に変数を対応さ... -[[折れ線グラフ>GoogleImage:折れ線グラフ]]：時系列の推移... -[[棒グラフ>GoogleImage:棒グラフ]]：項目間の値を比較する... -[[円グラフ>GoogleImage:円グラフ]]：円図形を扇形に分割し... -[[ヒートマップ>GoogleImage:ヒートマップ]]：2次元データの... ~ ***統計グラフ表示のためのライブラリ Pythonを用いた統計グラフには、様々な関連ライブラリーのイ... //-[[numpy>https://numpy.org/]]｜数値計算 // import numpy as np -[[pandas>Pandas]]｜データフレームの活用 import pandas as pd -[[matplotlib>https://matplotlib.org/]]｜グラフ描画の基本... import matplotlib.pyplot as plt -[[seaborn>https://seaborn.pydata.org/]]｜matplotlib をベ... import seaborn as sns ~ ~ **統計グラフの描画体験 はじめに matplotlib と pandas の連携による基本的なグラフ... ~ ***データの準備 統計グラフの作成には、対象となるデータを''データフレーム'... df = pd.read_csv( '/path/to/xxxxx.csv' ) ~ ***ヒストグラム #image(Pandas/hist.png,right,30%) ヒストグラム（柱状グラフ、度数分布図）は、横軸に階級、縦... データフレームからヒストグラムを生成するコードは非常に簡... df.hist( )　全項目一挙表示 df[ 'XXX' ] .hist( )　特定カラムの表示 &small(df はデータフレーム変数の例です。); ~ ***ボックスプロット #image(Pandas/box.png,right,30%) ボックスプロット（箱ひげ図）は、データのばらつきを可視化... 一般に以下の五数が要約（five-number summary）されて表示さ... -最小値（minimum） -第1四分位点（lower quartile） -中央値（第2四分位点、median） -第3四分位点（upper quartile） -最大値（maximum） 以下のコードは、対象カラム（XXX）をグループ（AAA）別に表... df.boxplot( column='XXX' , by='AAA' ) ~ ***散布図 #image(Pandas/scatter.png,right,30%) 散布図（scatter plot）は、縦軸、横軸に２つの量的データ項... 以下のコードは、x軸とy軸にカラム項目を指定して表示します。 df.plot.scatter( x='XXX', y='YYY' ) ~ ***折れ線グラフ・棒グラフ・円グラフ これらのグラフは項目間の推移や比較を見るために使います。... # 性別ごとに国語・英語・数学の平均値を算出 df_mean = df.groupby( 'Gender' , as_index=False ).mean( ) df_mean ||Gender|Japanese|English|Mathematics|h |0|F|62.350000|58.475000|39.800000| |1|M|56.420455|41.142045|39.539773| #image(Pandas/bar.png,right,30%) 生成された df_mean を使うと、簡単に積み重ね棒グラフができ... df_mean.plot.bar( stacked=True ) &small(stacked=True は、積み重ねを有効にする・・という意... ~ ~ **演習８｜統計グラフ CSVデータから統計量を視覚化するサンプルです。matplotlib ... ~ ***ノートブックの新規作成 -__[[Google Colaboratory>https://colab.research.google.co... -Untitled0.ipynb というファイル名を変更 ＞ StatisticalGra... ~ ***サンプルデータ Tips のデータをサンプルとして利用します。 直接読み込むので、ダウンロードの必要はありません。 https://github.com/mwaskom/seaborn-data/blob/master/tips.... //https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/... ~ ***サンプルコード JupyterNotebook形式（.ipynb）でプログラムを提供します。 https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sta... ~ ***学科サイトにリンク掲載 ノートを、学科サイトの個人ページからリンクして下さい。以... -1. 自分のノートを開いた状態で、右上の「共有」をクリック -2. 共有設定を変更して、以下のように表示される状態にしま... このリンクを知っているインターネット上の全員が閲覧できま... -3. 「リンクをコピー」をクリックして、そのアドレスを、以... -[[統計グラフ>https://colab.research.go・・=sharing]] -4. 以下のようになればOKです。 https://design.kyusan-u.ac.jp/socialdesign/?JohnSmith/Dat... ~ ~ **演習８｜プログラムの解説 ***ライブラリーの読み込み 冒頭で、グラフ描画用のライブラリー''matplotlib''とデータ... # matplotlib パッケージ から pyplot モジュールを plt と... import matplotlib.pyplot as plt # pandasライブラリの読み込み import pandas as pd ~ ***ヒストグラム・ボックスプロット・散布図 -ヒストグラム（度数分布） hist 以下の１行で、データフレームに含まれる「量的データ」すべ... df.hist() 以下の一行で、グラフを表示します。この１行は書かなくても... plt.show() -ボックスプロット（箱ひげ図）　boxplot 以下の一行で曜日ごとのチップの額に関するボックスプロット... df.boxplot( column = 'tip', by = 'day' , figsize = ( 9, ... figsize はノート上に表示されるグラフの幅と高さを指定して... -散布図　plot.scatter 以下の一行で「総支払い額」と「チップ」の散布図が表示され... df.plot.scatter( x = 'total_bill' , y = 'tip' , figsize ... alpha は点をプロットする際の「不透明度」を意味します。 ~ ***棒グラフ・折れ線グラフ・円グラフ -事前のデータ処理 折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフでは、全てのデータを可視... df2 = df.groupby( 'day' ).mean() df2 -indexの並べ替え データフレームを処理すると、項目がアルファベット順に出力... df3 = df2.reindex( index = [ 'Thur', 'Fri', 'Sat' , 'Sun... df3 -折れ線グラフ plot 以下の一行で量的データ項目の折れ線グラフが表示されます。... df3.plot( figsize = ( 9, 6 ) ) -棒グラフ plot.bar 以下の一行で量的データ項目の棒グラフが表示されます。 df3.plot.bar( figsize = ( 9 , 6 ) ) -積み重ね棒グラフ 以下の一行で総支払額とチップの積み重ね棒グラフが表示され... df3[ ['total_bill' , 'tip'] ].plot.bar( stacked=True , f... -円グラフ plot.pie 以下の一行で量的データ項目の曜日構成比が円グラフとして表... df3.plot.pie( subplots = True , figsize = (12,6) ) ~ ~ #hr CENTER:'''以下は、seaborn というライブラリを活用した事例... '''参考情報なので、取り組みは任意です。''' #hr ~ ~ **Pythonによる統計グラフ＋ seaborn というライブラリを使った応用的なグラフ描画を体験... ~ ***seabornについて seabornは Python の可視化ライブラリで、matplotlib が内部... -公式サイト：https://seaborn.pydata.org/ -seabornの長所 --美麗なグラフを描くことができる --matplotlibと比較すると少ないコードで描画できる -seabornの利用には、Pythonのバージョンが3.6以上であること... &small(Google Colab は問題ありません。); ~ ***ヒストグラム -量的変数のヒストグラム sns.displot( ) sns.histplot( ) //&color(red){Web検索では dis ''t'' plot が表示されること... //https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.distplot.h... --displot( ) sns.displot( df['total_bill'] , bins=20 , color='#0033A... --histplot( ) 例えば以下のように書くと、曜日ごとのデータを色違いに重ね... sns.histplot( data = df , x= 'total_bill' , bins=20 , hu... ~ -質的変数のヒストグラム sns.countplot( ) ~ ***ボックスプロット sns.boxplot( ) ~ ***散布図 質的変数の違いを色・形で区別、また量的変数をドットのサイ... sns.scatterplot( ) ~ ***散布図行列 相関行列同様に、量的項目間の相関を一括表示 sns.pairplot( ) ~ ***ヒートマップ ２次元の表の値を色の差（ 青：小 ←→ 赤：大 など）で表現 sns.heatmap( ) ~ ***棒グラフ・円グラフ等 seaborn ライブラリーによる棒グラフの表示は煩雑、また seab... ~ ~ **演習８＋｜統計グラフ＋ ***ノートブックの新規作成 -__[[Google Colaboratory>https://colab.research.google.co... -Untitled0.ipynb というファイル名を変更 ＞ StatisticalGra... ~ ***サンプルデータ いずれも https アクセスでプログラム内で直接読み込むので、... ~ -サンプル１：tips.csv（前回同様） レストランにおける総支払額、チップの額、テーブルサイズ等 https://github.com/mwaskom/seaborn-data/blob/master/tips.... -サンプル２：covid-19.csv（ヒートマップ作成サンプルとして... covid-19 陽性者数（都道府県別・月別） https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/cov... オリジナルは以下、厚生労働省が公開している[[オープンデー... https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html ~ ***サンプルコード JupyterNotebook形式（.ipynb）でプログラムを提供します。 https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sta... ~ ***学科サイトにリンク掲載 ノートを、学科サイトの個人ページからリンクして下さい。以... -1. 自分のノートを開いた状態で、右上の「共有」をクリック -2. 共有設定を変更して、以下のように表示される状態にしま... このリンクを知っているインターネット上の全員が閲覧できま... -3. 「リンクをコピー」をクリックして、そのアドレスを、以... -[[統計グラフ＋>https://colab.research.go・・=sharing]] -4. 以下のようになればOKです。 https://design.kyusan-u.ac.jp/socialdesign/?JohnSmith/Dat... ~ ~ **演習８＋｜プログラムの解説 ***ライブラリーの読み込み 冒頭で、グラフ描画用のライブラリ matplotlib、seaborn とデ... # matplotlib パッケージ から pyplot モジュールを plt と... import matplotlib.pyplot as plt # seaborn ライブラリを sns として読み込み import seaborn as sns # seabornの機能を有効化 sns.set() # pandasライブラリの読み込み import pandas as pd ~ ***ヒストグラム -量的変数（総支払額）のヒストグラム sns.displot( ) --df['total_bill']：対象となるカラム項目 --bins=12：階級の分割数 --color='#0033AA'：グラフの色 --height=6 , aspect=2：グラフのサイズ指定（高さとアスペク... &small(アスペクト比は　幅/高さ); --kde=True ：確率密度関数の曲線を重ねて表示 -質的変数（曜日別）のカウントをヒストグラム化 sns.countplot( ) --data = df：データとして データフレーム df を使用 --x = 'smoker'：喫煙者か非喫煙者で分布を比較 --order = ['Yes', 'No'] ：喫煙者、非喫煙者の順に表示 --hue = 'day'：曜日を色で区別 ~ ***ボックスプロット sns.boxplot( ) --data = df：データとして データフレーム df を使用 --x = 'day'：横軸は「曜日」 --y = 'total_bill'：縦軸は「総支払額」 --order = ['Thur','Fri','Sat','Sun']：木金土日の順に表示 ~ ***散布図 -一般的な散布図 sns.scatterplot( ) --data = df：データとして データフレーム df を使用 --x = 'total_bill'：横軸に「総支払額」 --y = 'tip'：縦軸に「チップの額」 -質的変数の違いを色・形で区別 --hue = 'day'：曜日の違いを色で区別 --style = 'time'：ディナーを◯、ランチを × でプロット --s = 100：ドットのサイズ指定 -量的変数をドットのサイズで表現（バブルチャート） --size = 'size'：テーブルサイズ（人数）をドットのサイズに... --sizes = (100,1000) ：ドットのサイズは 100 〜 1000 に割... --alpha = 0.5：不透明度 0.5 ~ ***散布図行列 相関行列同様に、量的項目間の相関を一括表示 sns.pairplot( ) --data = df：データとして データフレーム df を使用 --hue = 'day'：曜日の違いを色で区別 --height = 4 , aspect = 1 ：グラフのサイズ指定（高さとア... &small(アスペクト比は　幅/高さ); ~ ***ヒートマップ このサンプルでは、covid-19 の陽性者数を「横軸：年月、縦軸... sns.heatmap( ) --df2：データフレーム df2 を使用 --linewidths=.5：ヒートマップの各データ間に線を描く --cmap = "coolwarm"：ヒートマップの色の組み合わせ（青 - ... --fmt="d"：表示フォーマット 10進数 --annot = True：セルに値を出力 --robust = True：極端に大きな値や小さい値の影響を受けない... &small(ロバスト推定とは「外れ値に影響されにくい推定」を意... ~ ***ファイルの保存について GoogleColab のファイル操作のためのライブラリを読み込むこ... -ライブラリの読み込み from google.colab import files -matplotlib の機能を使って画像に名前を付けて保存（内部的... plt.savefig('heatmap.png') -GoogleColab の機能を使ってファイルをダウンロード files.download('heatmap.png') ~ ~ **APPENDIX ***数理グラフ 数式等を用いたグラフ表示のサンプルです。時間に余裕のある... https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Plo... ~ ~

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