Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

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4

章 

Matplotlib

による可視化

結果として伝えたいすべての情報を含んでいますが、好まれる見栄えではなく、現代的なデータ

可視化としては少々古臭く感じられます。

では、これを

Seaborn

を使ってどのようにプロットするのかを見てみましょう。この後説明する

ように、

Seaborn

は高水準のプロット関数を独自に多数備えていますが、同時に

Matplotlib

のデフォ

ルトパラメータも上書きするため、簡単な

Matplotlib

スクリプトでも非常に優れた出力が得られま

す。スタイルの設定は

Seaborn

の

set()

メソッドで行われます。慣例として、

Seaborn

は

sns

とし

てインポートします。

In[4]: import seaborn as sns

sns.set()

先ほどと同じコードでプロットします（図 4-112）。

In[5]: # same plotting code as above!

同じプロットコード

p

lt.plot(x, y)

plt.legend('ABCDEF', ncol=2, loc='upper left');

図4-112　Seabornのデフォルトスタイルによるデータプロット

ずっと良くなりました。

4.16.2

 

Seaborn

プロットの探索

Seaborn

の主な目的は、統計データの探索や統計モデルの当てはめなどに役立つさまざまな種類

のプロットを作成するための高度なコマンドを提供することです。

いくつかのデータセットを

Seaborn

でプロットしてみましょう。この後 ...