Python 3 – seaborn scatterplotbasic-Pythonチュートリアル

Python

散布図は、多くのデータポイントを持つプロットです。 これは、seabornが作成できる多くのプロットの1つです。 Seabornは、統計データを視覚化するためのPythonモジュールです。

Seabornは、scatterplot()メソッドを使用してこのプロットを作成できます。 データポイントはパラメータデータとともに渡されます。 パラメータxとyは、プロットのラベルです。

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散布図

散布図の基本

散布図の基本プロットは、ヒントデータセットを使用します。 これは、合計請求額に基づいて受け取ったヒントに関するデータセットです。 散布図には任意のデータセットを使用できます。これは基本的な例として機能します。

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.set(color_codes=True)
ax = sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
plt.show()

散布図の基本

散布図

散布図プロットには、線を含めることもできます。 これを行うには、代わりにlmplotを使用します。 これは、データポイント間の関係をうまく示しています。

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(color_codes=True)
np.random.seed(sum(map(ord, "regression")))
tips = sns.load_dataset("tips")
tips.head()
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
plt.show()

散布図

matplotlibを初めて使用する場合は、 それなら私はこのコースを強くお勧めします。

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