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

4.16

 

Seaborn

による可視化

325

図4-124　ファクタープロットの特殊ケースとしてのヒストグラム

図4-125に示すように、これらの惑星がどのような観測手法で発見されたかを調べることで、多

くのことがわかります。

In[21]: with sns.axes_style('white'):

g = sns.factorplot("year", data=planets, aspect=4.0, kind='count',

hue='method', order=range(2001, 2015))

g.set_ylabels('Number of Planets Discovered')

図4-125 年ごと手法ごとに発見された惑星の数（フルサイズの図は、オンラインの Appendix（https://

github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook）を参照してください）

Seaborn

使 用 方 法 の詳細に つ い て は、

Seaborn

の ド キ ュ メント（

http://seaborn.pydata.org

）、

チュートリアル（

http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/tutorial.htm

）、

Seaborn

ギャラ

リー（

http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/tutorial.htm

）を参照してください。

4.16.3

 事例：マ