[Python] seabornを使ってヒストグラムで可視化する方法
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[Python] seabornを使ってヒストグラムで可視化する方法

たな

こんにちは、たなです。

今回はPythonのseabornを使ってヒストグラムで可視化する方法を解説していきます。1変量データを可視化するとき、ヒストグラムはデータの実態を明らかにできて便利です。

本記事の内容

本記事では機械学習ライブラリにも格納されているアヤメデータを使っていきます。本記事を学べば、以下が出来るようになります。

  1. 機械学習ライブラリからデータセットを取り出す方法

  2. 取り出したデータセットをデータフレームに加工する方法

  3. クラスマッピング処理

  4. 品種別にヒストグラムを可視化する方法

本記事のゴール

下図のようなグラフをseabornで表示できるようになります。

【ゴール①】品種を区別せずにヒストグラムで可視化する
【ゴール②】品種ごとにヒストグラムで可視化する

本記事のプレゼント

Googleドライブリンクで以下を配布します
①:本記事で加工したデータの完成版(csvファイル)
②:本記事内で使用したコード(Jupyter Notebook)

Pythonのseabornを使ってヒストグラムで可視化する方法

ヒストグラム可視化までの流れ

今回は以下の手順を踏んでいきます。
機械学習ライブラリからアヤメ(Iris)データを抽出→加工→グラフ化といった流れになります。加工方法を鍛えることもできるので、ぜひ取り組んでみてください。

  1. Irisデータを変数dataに格納

  2. 説明変数Xをデータフレーム化

  3. 目的変数yをシリーズ化

  4. 説明変数Xと目的変数yを結合(Irisデータフレームを作成)

  5. ヒストグラムで可視化

  6. 品種別にヒストグラムで可視化

最後にcsvファイルも配布しているので、それを使ってヒストグラムで可視化する練習も出来ます。

必要ライブラリのインポート

まず以下のライブラリをインポートしておきます。初めて使うライブラリがある場合は、別途"pip install <パッケージ名>"でインストールしておいてください。

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[Python] seabornを使ってヒストグラムで可視化する方法

たな

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たな
何をやっても満たされないただのブロガー。自分だけの何かを見つけたくて、誰かの役に立ちたくて、今日もブログを書いてます。【人生リア充化を目指すブログ】https://vector-ium.com/