Data Driven Knowledgebase

import seaborn as sns

sns.set(style="ticks")



# irisデータセットを読み込み

iris = sns.load_dataset("iris")



# pairplot関数で散布図を作成

sns.pairplot(iris, hue="species")

このコードでは、irisデータセットを読み込んで、hueオプションで花の種類ごとに色分けされた散布図を作成しています。



しかし、今回はY軸に使用する変数を固定し、レイアウトも指定して散布図を一気に作成したいと思います。

データの列が多い時には必要なY軸の値のみの散布図を取り出したいですもんね。

x_name_list=iris.columns

y_name='petal_width'



# pairplot関数で散布図を作成

sns.pairplot(iris,

x_vars = x_name_list, # x軸のカラム

y_vars = y_name, # y軸のカラム

hue="species")

x_name_list=iris.columns

y_name='petal_width'



import math



#レイアウト指定

#2×3で表示

nrows=2

ncol=3



# 1つのグラフのサイズを設定する

fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncol, figsize=(20, 10))



# 列の名前を設定する

cols = list(iris.columns)



# グラフを作成する

for i in range(nrows):

  for j in range(ncol):

  # グラフがすべて表示された場合には、ループを終了する

    if (i*ncol+j) >= len(cols):

    break



  # 散布図を描画する

  axes[i][j].scatter(iris[cols[i*ncol+j]], iris[y_name], label=cols[i*ncol+j])



  # 軸ラベルを設定する

  axes[i][j].set_xlabel(cols[i*ncol+j])

  axes[i][j].set_ylabel(y_name)



  # 凡例を表示する

  axes[i][j].legend()



# グラフを表示する

plt.show()

これを実行すればY軸の値は固定したまま、レイアウトの変更も可能になります。

散布図以外にもヒストグラムや箱ひげ図でも適応可能なので便利です。



こちらが実行結果になります。

図のレイアウトが変更されています。

ちゃんと２×３で図が表示されていますね。

x_name_list=iris.columns

y_name='petal_width'



import math



#レイアウト指定

#3×2で表示

nrows=2

ncol=3



# 1つのグラフのサイズを設定する

fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncol, figsize=(20, 10))



# 列の名前を設定する

cols = list(iris.columns)



# グラフを作成する

for i in range(nrows):

  for j in range(ncol):

  # グラフがすべて表示された場合には、ループを終了する

    if (i*ncol+j) >= len(cols):

    break



  # 散布図を描画する

  #axes[i][j].scatter(iris[cols[i*ncol+j]], iris[y_name], label=cols[i*ncol+j])

  # 散布図を描画する(seabornを使う＆近似線表示)

  sns.regplot(data=iris, x=cols[i*ncol+j], y=y_name, ax=axes[i][j], label=cols[i*ncol+j])





  # 軸ラベルを設定する

  axes[i][j].set_xlabel(cols[i*ncol+j])

  axes[i][j].set_ylabel(y_name)



  # 凡例を表示する

  axes[i][j].legend()



# グラフを表示する

plt.show()

sna.regplot()という関数を用いることで以下のように近似線が表示されるようになります。

これだけで近似線が表示されるなんて便利ですね。

実行してみましょう。



近似線が表示されていることが分かると思います。

これで少し華やかに見えますね。