Pythonのカテゴリ散布図SeabornLibraryでstripplotを使用しているときに、ポイントが重複しないように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。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。

処理する必要のある変数が本質的にカテゴリである場合、一般的な散布図、ヒストグラムなどは使用できません。これは、カテゴリ散布図を使用する必要がある場合です。

「stripplot」、「swarmplot」などのプロットは、カテゴリ変数を操作するために使用されます。 「stripplot」関数は、変数の少なくとも1つがカテゴリ型である場合に使用されます。データは、軸の1つに沿って並べ替えられた方法で表されます。ただし、欠点は、特定のポイントが重複することです。これは、変数間の重複を避けるために「ジッター」パラメーターを使用する必要がある場合です。

データセットにランダムなノイズを追加し、カテゴリ軸に沿った値の位置を調整します。

ストリッププロット関数の構文

seaborn.stripplot(x, y,data, jitter = …)

「ジッター」パラメーターを使用して、データセット内のカテゴリ変数をプロットする方法を見てみましょう-

例

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('iris')
sb.stripplot(x = "species", y = "petal_length", data = my_df, jitter = True)
plt.show()

出力

説明

• 必要なパッケージがインポートされます。
• 入力データは、scikitlearnライブラリから読み込まれる「iris_data」です。
• このデータはデータフレームに保存されます。
• 「load_dataset」関数は、虹彩データをロードするために使用されます。
• このデータは、「stripplot」機能を使用して視覚化されます。
• データ名声の値の重複を避けるために、「jitter」という名前の追加パラメータが渡されます。
• ここでは、データフレームがパラメータとして提供されています。
• また、x値とy値が指定されます。
• このデータはコンソールに表示されます。