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Seabornの群れプロットの上に箱ひげ図をどのように重ね合わせることができますか？

SeabornのSwarmプロットの上に重ねられた箱ひげ図をプロットするには、次の手順を実行できます-

  • 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。
  • Pandasデータフレームを作成します。つまり、2次元で、サイズが変更可能で、異種の可能性がある表形式のデータを作成します。
  • プロッタ、swarmplotを初期化します。
  • 箱ひげ図をプロットするには、箱ひげ図を使用します （）メソッド。
  • 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

例

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

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

data = pd.DataFrame({"Box1": np.arange(10), "Box2": np.arange(10)})
ax = sns.swarmplot(x="Box1", y="Box2", data=data, zorder=0)

sns.boxplot(x="Box1", y="Box2", data=data, showcaps=False, boxprops={'facecolor': 'None'}, showfliers=False, whiskerprops={'linewidth': 0}, ax=ax)

plt.show()

出力

Seabornの群れプロットの上に箱ひげ図をどのように重ね合わせることができますか？ Seabornの群れプロットの上に箱ひげ図をどのように重ね合わせることができますか？


  1. 箱ひげ図を使用して、Python Seabornのさまざまなカテゴリのデータを比較するにはどうすればよいですか？

    Seabornライブラリは、データの視覚化に役立ちます。カスタマイズされたテーマと高レベルのインターフェースが付属しています。 散布図は、特定のカテゴリのデータ内の値の分布についてのみ通知するため、限られた情報しか提供しません。カテゴリ内に存在するデータを比較する場合は、別の手法を使用する必要があります。ここで箱ひげ図が登場します。これは、四分位数を使用してデータセット内のデータ分布を理解できる方法です。 ボックスから伸びる垂直線で構成されています。これらの拡張機能は、ひげとして知られています。これらのひげは、データが上位四分位数と下位四分位数の外側でどのように変化するかについて話します。

  2. Seabornライブラリを使用してPythonで散布図を表示するにはどうすればよいですか？

    データの視覚化は、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。 Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。 散布図は、グラフ上に分散/分散されたデータポイントとしてデータの分布を示します。ドットを使用して、データセットの値を表します。データセットは本質的に数値です。横軸と縦軸のすべてのドットの位置は、単一のデータポイントの値を示します。 これらは、2つの変数間の関係を理解するのに役立ちます。 PythonでSeabornライブラリを使用してこれを実現する方法を理解しましょう- 例 impor