#author("2021-12-06T15:47:31+09:00;2021-12-06T12:51:54+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko") #author("2023-10-11T18:34:36+09:00;2021-12-06T12:51:54+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko") *Seaborn https://seaborn.pydata.org/ ~ seaborn は、Python の可視化ライブラリである [[Matplotlib]] のラッパー関数として動作するライブラリーで、より簡潔なコードで美麗なグラフを作成することができます。 ~ ***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、一般の Python3 の環境であれば、Terminalから以下のコマンドでインストールできます。 $ 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 で利用できるライブラリーが「すべてインストール済み」という前提なので、ローカル環境での作業のように、必要なライブラリのインストールを行う必要はなく、コードセルに import 文を書くだけで使うことができます。 ~ ~ **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', height=6 , aspect=2, kde=True ) ~ ***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' , order = ['Thur','Fri','Sat','Sun'] ) ~ ***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）の違いを色で区別して描画 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.scatterplot( data = df , x = 'total_bill' , y = 'tip' , hue = 'day' , s = 100 ) ~ # カラムの「質的変数」（この例では ランチとディナー）の違いを形で区別して 描画 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.scatterplot( data = df , x = 'total_bill' , y = 'tip' , style = 'time' , s = 100 ) ~ # カラムの「量的変数」（この事例では「テーブルサイズ」）をドットの大きさを変えて描画する plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.scatterplot( data = df , x = 'total_bill' , y = 'tip' , hue = 'day' , size = 'size' , sizes = (100,1000) , alpha = 0.5 ) ~ ***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 , aspect = 1 ) ~ ***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="d" , annot=True , robust=True ) ~ ~ **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/StatisticalGraphPlus.ipynb ~ ~ ~