PythonとSeabornを使って散布図を表示する方法をわかりやすく解説

データ分析において可視化（ビジュアライゼーション）は非常に重要なステップです。数値を一つひとつ確認したり複雑な計算を行ったりしなくても、データに何が起きているのかを直感的に把握できるからです。その可視化を手軽に実現できるライブラリの一つが、Pythonの「Seaborn」です。

散布図（scatter plot）とは、データポイントをグラフ上に点として散りばめて分布を表現するグラフのことです。数値データの値をドットで表し、横軸・縦軸上の各ドットの位置が、それぞれのデータポイントの値を示します。散布図を使うことで、2つの変数間の関係性（相関）を視覚的に理解することができます。

ここでは、Seabornライブラリを使って散布図を描画する具体的な方法を見ていきましょう。

コード例

import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x = 'petal_length', y = 'petal_width', data = df)
plt.show()

出力結果

このコードを実行すると、「iris」データセットの花びらの長さ（petal_length）と花びらの幅（petal_width）の関係を示した散布図が表示されます。jointplotを使用しているため、メインの散布図に加えて、各軸方向のヒストグラムも同時に表示される点が特徴です。

コードの解説

• まず、必要なパッケージである seaborn と matplotlib.pyplot をインポートします。
• load_dataset 関数を使って、Seabornに組み込まれているサンプルデータセット「iris（アヤメ）」を読み込みます。
• 読み込んだデータはDataFrame形式で変数 df に格納されます。
• 散布図の描画には jointplot 関数を使用します。
• 引数 x に横軸の項目（petal_length）、引数 y に縦軸の項目（petal_width）を指定し、data に対象のDataFrameを渡します。
• 最後に plt.show() を呼び出すことで、作成した散布図が画面（コンソール）上に表示されます。