2018.11.06スポンサーリンクPythonの描画ライブラリseabornのグラフ描画の続きとして、回帰モデルの表示について見ていこうと思います。いっても、回帰分析は機械学習の分野でじっくり扱う方がいいと思いますのでここでは回帰モデルの表示機能について少しだけ触れることにします。ここでは、seabornに組み込まれている回帰モデルのlmplot()関数について見ていきましょう。notebookにライブラリーをインポートしてデータの準備をしておきます。いつものようにseabornのインポートです。inlineデータは今回もload_dataset()を使ってGitHub上に用意してあるデータセットを読み込んでいきます。tipsデータを使っていきます。sns.load_dataset('tips')tips.head()冒頭の5データを表示しておきます。これを使って、lmplot()を見ていきましょう。スポンサーリンクImplot()で表示するImplot()は線形の回帰モデルを表示します。特徴に従って表示を分割したり、着色をしたりすることができます。Implot()Implot()にtipsデータを読み込んでいきましょう。sns.set()12sns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data=tips)sns.set()x軸のtotal_bill、y軸にtipを与えています。回帰モデルを表示すると次のようになります。データの分布と回帰直線が表示されているのがわかります。データの扱いを細かくしてみます。Pythonsns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data=tips,hue='sex')1sns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data=tips,hue='sex')hueに性別を指定してカテゴリー分けをしてみました。男女別の分布と回帰直線が表示されました。paletteを指定して色使いを変えてみます。Pythonsns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data=tips,hue='sex',palette='coolwarm')1sns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data=tips,hue='sex',palette='coolwarm')カラーリングが変りました。分布のマーカーとしてmarkersにリストで渡して表示します。markers=['o','v'],scatter_kws={'s':100})12sns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data=tips,hue='sex',palette='coolwarm',markers=['o','v'],scatter_kws={'s':100})ここでのマーカーは丸印のo、逆三角形のvを指定しています。scatter_kwsは辞書型データで渡しますが、ここではサイズのsを100として渡しています。マーカーの四角を意味するsと同じ表記なので混乱しないようにしましょう。scatter_kwsは、matplotlibのplt.scatter、plt.plotに辞書型で指定するオプションです。マーカーについては他にも色々あるのでmatplotlibの公式ドキュメントを参考にしてください。documentationmatplotlib.orgグリッド表示を利用グリッド表示を利用することによって、列と行でデータを分離した表示をすることができます。colまたはrowを引数で指定するだけでグリッド表示になります。colに性別を指定してみるとこうなります。Pythonsns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data=tips,col='sex')1sns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data=tips,col='sex')性別で分けられたグリッド表示になりました。次は、colとrowに時間と性別を指定して縦横のマトリクスにしてみます。col="time",data=tips)今度はhueを指定してカテゴリー別の表示と絡めてみます。colを曜日別に指定して、男女別のグラフにしてみます。Pythonsns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data=tips,col='day',hue='sex',palette='coolwarm')1sns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data=tips,col='day',hue='sex',palette='coolwarm')アスペクト比とサイズの変更seabornでアスペクト比とサイズを変更するには、パラメータを渡すことで調整できます。上のグラフ表示を変更してみましょう。aspect=0.6,height=8)12sns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data=tips,col='day',hue='sex',palette='coolwarm',aspect=0.6,height=8)ちょっと不恰好になったかもしれませんが、サイズ、アスペクト比が変わっているのがわかります。スポンサーリンク最後にPythonの描画ライブラリseabornのグラフ描画について、ここでは回帰モデルの表示について見てきました。回帰分析については機械学習の分野でもっと詳細に扱おうと思っているので、ここでは、seabornに組み込まれている回帰モデルのlmplot()関数を扱いました。fillna()Pythonの拡張モジュールPandasを使って、欠損値を処理する操作を行ないます。データの欠落部分をデータ全体から削除するメソットdropna()、欠損値の代わりに値を置き換えるfillna()メソッドの操作を見ていきましょう。ufuncPythonのライブラリーNumPyを使って配列の演算を行います。四則演算などの各種演算ができるだけでなく、ユニバーサル関数(ufunc)というものを使えば、演算処理の速度を上げることができるので、大量のデータを計算するには有用です。はじめの一歩Matplotlibは、Pythonを使ってデータを視覚化するためのライブラリです。いろんなグラフに表示することができます。データのグラフの描画の方法について扱います。【Python】seabornでグラフのスタイルとカラーを操作するPythonの描画ライブラリseabornのグラフ描画について、スタイルの変更やカラーリングの設定をset_style()、despine()、set_context()などから見ていきます。カラーコードやラインスタイルも確認しましょう。【Python】OpenCVを使ったimageファイルの画像処理の基礎Pythonで画像や動画を処理する際に、ライブラリのOpenCVが利用できます。OpenCVは画像や動画の処理に特化した外部ライブラリです。画像認証の機械学習などにも利用することになります。ここでは画像処理の基礎的な操作を行ってみます。HSVPythonとOpenCVで画像ファイルを読み込むとBGRとして読み込まれます。これをRGBに変換するすることはすでに見ましたが、ここではHLS、HSVというRGBよりも新しい考え方のカラーモデルに変換する方法を見ていくことにします。notebookの基本的な使い方。notebookの基本的な使い方。f-stringsスポンサーリンクタイトルとURLをコピーしました。