Seaborn 入門

Seabornで学ぶデータ可視化入門

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DataCamp

Seabornとは？

Pythonの可視化ライブラリ
よく使うプロットを手早く作成

曜日別の合計請求額の箱ひげ図（男女別）

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

Seaborn が有用な理由

データ分析ワークフローの図

Seaborn の利点

使いやすい
pandas と相性が良い
matplotlib の上に構築

はじめに

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

Samuel Norman Seaborn（sns）

テレビ番組「The West Wing」

例1：散布図

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

height = [62, 64, 69, 75, 66, 
          68, 65, 71, 76, 73]
weight = [120, 136, 148, 175, 137,
          165, 154, 172, 200, 187]

sns.scatterplot(x=height, y=weight)

plt.show()

身長と体重の散布図

例2：カウントプロットを作成

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

gender = ["Female", "Female", 
          "Female", "Female", 
          "Male", "Male", "Male", 
          "Male", "Male", "Male"]

sns.countplot(x=gender)

plt.show()

性別のカウントプロット

黒と赤の色相の散布図

マーカーと実線の折れ線グラフ

色相付きの男らしさのポイントプロット

馬力とmpgの散布図（順次パレット）

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

Passons à la pratique !

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