2018.11.05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をやっていきましょう。ここではグラフのグリッド表示を行います。グリッド表示するメソッドは、グリッドの行と列にデータを描画するのに一般的な形式です。データを特徴ごとに分けられたグラフを作成するのに役立ちます。ここでもGitHub上にあるデータセットをload_dataset()で使っていきます。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。inlineここではデータ分析でよく例として使われるiris(アヤメ)のデータを使ってみます。sns.load_dataset('iris')冒頭の5つのデータを表示しておきます。Pythoniris.head()1iris.head()このデータを使ってグリッドについて見ていきましょう。スポンサーリンクGridsグリッドについて、ここではPairGrid()、pairplot()、FacetGrid()、JointGrid()を見ていきます。PairGrid()PairGrid()は、データセットのペアごとの関係を表示します。サブプロットで具体的に表示していきます。sns.set()12sns.PairGrid(iris)sns.set()ペアの組み合わせ毎のグリッドが表示されました。これにデータを描画していきます。sns.PairGrid(iris)g.map(plt.scatter)mapメソッドを使って描画します。ここではscatterで分布図を当てはめています。それぞれのカラムの組み合わせの分布図が表示されているのがわかります。グラフを操作してみます。map_diag()、map_upper()、map_lower()を使って、それぞれ対角線上、斜め上側、斜め下側に異なる性質のグラフを描画します。sns.PairGrid(iris)g.map_diag(plt.hist)g.map_upper(plt.scatter)g.map_lower(sns.kdeplot)それぞれヒストグラム、分布図、カーネル密度推定量を描画しています。pairplot()pairplot()はPairGrid()のシンプルなバージョンで、こちらがよく使われるようです。こちらにirisのデータを渡してみます。Pythonsns.pairplot(iris)1sns.pairplot(iris)対角線上にはヒストグラムが、斜め上と下には分布図が指定無しで表示されます。簡単に見ていくにはこの点は楽ですね。今度はこのpairplot()にhueを指定してデータを限定してみます。Pythonsns.pairplot(iris,hue='species',palette='rainbow')1sns.pairplot(iris,hue='species',palette='rainbow')hueにspeciesを指定して種類別に描画します。paletteをrainbowにして色分けします。それぞれの色は凡例表示で種別に分けられているのがわかります。FacetGrid()次はFacetGrid()を見ていきます。FacetGrid()は、特徴に基づいてグリッド表示する一般的な方法となっています。こちらはtipsデータをload_dataset()で読み込んで使ってみましょう。sns.load_dataset('tips')tips.head()FacetGrid()でグリッドを表示してみます。row="smoker")time(横軸)とsmoker(縦軸)を軸としてグリッドが表示されました。この組み合わせでtotal_billを取り出してヒストグラムを描画してみます。"total_bill")今度はhueに性別を指定して男女別のデータに分けてみます。"tip").add_legend()scatterでtotal_billとtipの分布図にしています。legend()で凡例も表示します。JointGrid()JointGrid()は、jointplot()の一般的なグリッド形式です。jointplot()と見比べておくのもいいでしょう。total_billとtipでグリッドを作ります。sns.distplot)regplotは回帰を視覚化します。distplotはヒストグラムを表示します。スポンサーリンク最後にPythonの描画ライブラリseabornのグラフ表示について、ここではグリッド表示をやってみました。グリッド表示はデータを特徴ごとに分けられたグラフを作成するのに役立ちます。ここではPairGrid()、pairplot()、FacetGrid()、JointGrid()を見てきました。簡単に美しいグラフ描写ができるライブラリここでは、Pythonのデータ可視化ライブラリであるmatplotlibをベースにしたグラフ描画ライブラリのseabornの導入を扱います。seabornを使うとmatplotlibで描画したグラフを簡単に綺麗な表示にしてくれます。2018.10.31Pandas【Python】PandasでSeriesオブジェクトを作るPythonの拡張モジュールPandasは、数表や時系列データを操作するためのデータ構造の分析と演算をすることができます。ここではPandasでSeriesを作る操作を学びます。Seriesは軸ラベルを持つのがNumPy配列との違いです。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。2018.10.28NumPy【Python】NumPyの基本的な使い方の速習Pythonで数値計算を効率的に行うための拡張モジュールがNumPyです。ここではNumPyの基本的な使い方である配列の作り方とその演算や操作の方法をみていきます。別のところでNumPyをしっかりと扱います。【Python】Pandasの基本的な使い方の速習PandasはPythonでデータ解析を行うための機能を持ったライブラリで、数表や時系列データを操作するためのデータ構造を作ったり演算を行うことができます。ここではPandasの基本的な使い方を簡単にみていきましょう。【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。Scriptでの開発で承認が必要の表示。notebookの基本的な使い方。【Python】tkinterの使い方入門。Scriptでの開発で承認が必要の表示。notebookの基本的な使い方。【Python】tkinterの使い方入門。AtomエディタをMacにインストールしてPythonでの開発環境を整えるスポンサーリンクタイトルとURLをコピーしました。