Seabornを用いたデータの可視化

　mathmaticaのコードをPythonに書き直してたら，Seabornに出くわしたのでまとめます．

このあたりの参考書がSeabornの勉強をするのに役に立ちます．

Matplotlib&Seaborn実装ハンドブック [ チーム・カルポ ]

はじめてのPython　＆　seaborn　グラフ作成プログラミング／十河宏行

Seabornとは何か?

　Seabornとは，ニューヨーク大学の研究者 Michael Waskom氏によって作られたPythonの可視化ライブラリです．Matplotlibベースで作られていて，デフォルトのMatplotlibより美しく描写できます．

distplot

「seaborn.distplot」はヒストグラムを描写できます．

まずseabornをインストールします．

pip install seaborn

次に必要なものをインポートして，それぞれnp，sns，pltと略記

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

はじめに標準正規分布に従う乱数5000個を発生させて可視化します．

x = np.random.normal(size=5000)
sns.distplot(x) 
plt.show()

デフォルトでは，ヒストグラムと密度推定の関数の両方が描写されます．
ヒストグラムだけ，書きたかったらオプションでkde=Falseと指定
ヒストグラムがいらなけらば，hist=Falseと指定

sns.distplot(x,kde=False)
sns.distplot(x,hist=False)

kde=False

hist=False

色の変更もオプションで指定することができます．
sns.distplot(x,color="red")

heatmap

「seaborn.heatmap 」は，色の濃淡や色相でデータの密度や値の分布を可視化します．
旅客機のデータを用いてヒートマップを出力します．

#データを読み込み
flights = sns.load_dataset("flights")
# データの整形
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
sns.heatmap(flights)

セルにデータを出力するためオプションで，annot=Trueと指定
整数値で出力させるため，fmt="d"と指定します．

sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d")

やっぱ夏かー
最近のデータを用いて，旅行のタイミングなど可視化してみたい気持ちになった．いつが空いていて安くいけるのだろうか．
kaggleデビューでもしょうかな．
今回はここまでにします．一度記事を書いたのですが，アップロードと間違えファイルを消してしまいもう一度書きました．かなり適当に書いたので誤字脱字あれば，ごめんないさい．
ではまた!