Seaborn をテンプレートにして作成

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*Seaborn https://seaborn.pydata.org/ ~ seaborn は、Python の可視化ライブラリである [[Matplotlib]... ~ ***Seaborn のインストールとインポート Python 言語のライブラリとしてのインストールになるので、一... $ pip3 install seaborn import する際は、以下のように記述するのが一般的です。 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set( ) # seabornの機能を有効化 Google Colaboratory では Jupyter Notebook で利用できるラ... ~ ~ **メソッド ***ヒストグラム　sns.displot # seaborn のヒストグラム表示機能を用いた詳細設定 sns.displot( df['total_bill'], bins=12 , color='#0033AA'... ~ ***ボックスプロット　sns.boxplot # seaborn の boxplot を用いた「箱ひげ図」の描画 sns.boxplot( data = df , x = 'day' , y = 'total_bill' , ... ~ ***散布図　sns.scatterplot # seaborn の scatterplot を用いた「散布図」の描画 plt.figure( figsize=(12, 8) ) sns.scatterplot( data = df , x = 'total_bill' , y = 'tip... ~ # カラムの「質的変数」（この例では曜日）の違いを色で区別... plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.scatterplot( data = df , x = 'total_bill' , y = 'tip... ~ # カラムの「質的変数」（この例では ランチとディナー）の... plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.scatterplot( data = df , x = 'total_bill' , y = 'tip... ~ # カラムの「量的変数」（この事例では「テーブルサイズ」）... plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.scatterplot( data = df , x = 'total_bill' , y = 'tip... ~ ***散布図行列　sns.pairplot # seaborn の pairplot を用いた「散布図行列」の描画 sns.pairplot( data = df , hue = 'day' , height = 4 , asp... ~ ***ヒートマップ　sns.heatmap # ヒートマップの表示 plt.figure( figsize=(16, 24)) sns.heatmap(df2 , linewidths=.5 , cmap="coolwarm" , fmt=... ~ ~ **可視化のサンプル Seaborn を用いたサンプル（JupyterNotebook）です。 https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sta... ~ ~ ~

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*Seaborn https://seaborn.pydata.org/ ~ seaborn は、Python の可視化ライブラリである [[Matplotlib]... ~ ***Seaborn のインストールとインポート Python 言語のライブラリとしてのインストールになるので、一... $ pip3 install seaborn import する際は、以下のように記述するのが一般的です。 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set( ) # seabornの機能を有効化 Google Colaboratory では Jupyter Notebook で利用できるラ... ~ ~ **メソッド ***ヒストグラム　sns.displot # seaborn のヒストグラム表示機能を用いた詳細設定 sns.displot( df['total_bill'], bins=12 , color='#0033AA'... ~ ***ボックスプロット　sns.boxplot # seaborn の boxplot を用いた「箱ひげ図」の描画 sns.boxplot( data = df , x = 'day' , y = 'total_bill' , ... ~ ***散布図　sns.scatterplot # seaborn の scatterplot を用いた「散布図」の描画 plt.figure( figsize=(12, 8) ) sns.scatterplot( data = df , x = 'total_bill' , y = 'tip... ~ # カラムの「質的変数」（この例では曜日）の違いを色で区別... plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.scatterplot( data = df , x = 'total_bill' , y = 'tip... ~ # カラムの「質的変数」（この例では ランチとディナー）の... plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.scatterplot( data = df , x = 'total_bill' , y = 'tip... ~ # カラムの「量的変数」（この事例では「テーブルサイズ」）... plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.scatterplot( data = df , x = 'total_bill' , y = 'tip... ~ ***散布図行列　sns.pairplot # seaborn の pairplot を用いた「散布図行列」の描画 sns.pairplot( data = df , hue = 'day' , height = 4 , asp... ~ ***ヒートマップ　sns.heatmap # ヒートマップの表示 plt.figure( figsize=(16, 24)) sns.heatmap(df2 , linewidths=.5 , cmap="coolwarm" , fmt=... ~ ~ **可視化のサンプル Seaborn を用いたサンプル（JupyterNotebook）です。 https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Sta... ~ ~ ~

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