Seabornは、さまざまな種類の棒グラフをサポートしています。 seabornとmatplotlibを組み合わせて、いくつかのプロットを示します。
seabornにはいくつかのデータセット（タイタニックなど）が含まれていますが、これは単なるデモです。 あらゆるタイプのデータをプロットに渡すことができます。
関連コース： Matplotlibの例とビデオコース
バープロットの例
バープロット
でバープロットを作成します barplot() 方法。 以下のバープロットプロットは、カテゴリに基づいたタイタニック号の墜落の生存者を示しています。 船が沈んでいくにつれて、これらの棒グラフが下がるのがわかります:)
パレットパラメータは、使用する色を定義します。現在、「hls」が使用されていますが、任意のパレットを使用できます。
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_context('paper')
titanic = sns.load_dataset('titanic')
print(titanic.head())
sns.barplot(x = 'sex', y = 'survived', hue = 'class', data = titanic,
palette = 'hls',
order = ['male', 'female'],
capsize = 0.05,
saturation = 8,
errcolor = 'gray', errwidth = 2,
ci = 'sd'
)
print(titanic.groupby(['sex', 'class']).mean()['survived'])
print(titanic.groupby(['sex', 'class']).std()['survived'])
plt.show()
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バープロット水平
バープロットは、この方法で水平プロットにすることができます barplot()。 以下の例では、2つの棒グラフが重なり合っており、合計クラッシュの一部としてパーセンテージを示しています。
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_context('paper')
crashes = sns.load_dataset('car_crashes').sort_values('total', ascending = False)
f, ax = plt.subplots(figsize = (6,15))
sns.set_color_codes('pastel')
sns.barplot(x = 'total', y = 'abbrev', data = crashes,
label = 'Total', color = 'b', edgecolor = 'w')
sns.set_color_codes('muted')
sns.barplot(x = 'alcohol', y = 'abbrev', data = crashes,
label = 'Alcohol-involved', color = 'b', edgecolor = 'w')
ax.legend(ncol = 2, loc = 'lower right')
sns.despine(left = True, bottom = True)
plt.show()
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バープロットのヒント
以下のバープロットのヒントプロットは、ヒントデータセットを使用しています。 性別に基づいて受け取ったヒントの数が表示されます。 ブルーのバリエーションがあるブルーパレットを使用しています。
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_context('paper')
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.barplot(x = 'day', y = 'total_bill', hue = 'sex', data = tips,
palette = 'Blues', edgecolor = 'w')
tips.groupby(['day','sex']).mean()
plt.show()
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countplot
カウントプロットプロットは、カテゴリ変数全体のヒストグラムと考えることができます。
以下の例は、カウントプロットを示しています。
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_context('paper')
titanic = sns.load_dataset('titanic')
print(titanic.head())
sns.countplot(x = 'class', hue = 'who', data = titanic, palette = 'magma')
plt.title('Survivors')
plt.show()
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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。
Hope this helps!
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