散布図のカスタマイズ

Seabornで学ぶデータ可視化入門

Content Team

DataCamp

散布図の概要

2つの量的変数の関係を可視化

既習:

サブプロット（col と row）
色でサブグループ（hue）

新しいカスタマイズ:

点サイズとスタイルでサブグループ
点の透明度を変更

scatterplot() と relplot() の両方で使用可能

点サイズでサブグループ化

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips, 
            kind="scatter", 
            size="size")

plt.show()

点サイズが異なる散布図

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

点サイズと色相

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips, 
            kind="scatter", 
            size="size",
            hue="size")

plt.show()

点サイズと色が異なる散布図

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

点スタイルでサブグループ化

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips, 
            kind="scatter", 
            hue="smoker", 
            style="smoker")

plt.show()

色とスタイルで分けた散布図

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

点の透明度を変更

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 透明度は 0〜1
sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips, 
            kind="scatter", 
            alpha=0.4)

plt.show()

点をより透明にした散布図

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Passons à la pratique !

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