PythonのSeabornを使ってグラフをプロットする方法

はじめに

PlotlyのPythonグラフ描画ライブラリを使用すると、インタラクティブで出版品質のグラフをオンライン上で簡単に作成できます。折れ線グラフ、散布図、面グラフ、棒グラフ、エラーバー、箱ひげ図、ヒストグラム、ヒートマップ、サブプロット、複数軸グラフ、ポーラーチャート、バブルチャートなど、さまざまな種類の可視化に対応しています。

一方、SeabornはPythonで統計グラフィックスを作成するためのライブラリです。matplotlibをベースに構築されており、pandasのデータ構造とシームレスに連携できる点が大きな特徴です。統計データの可視化を美しく手軽に行いたい場合に最適なツールといえます。

Seabornでの基本的なプロット手順

1. Seabornのインポート

まず、このシンプルな例で必要となる唯一のライブラリであるSeabornをインポートします。

import seaborn as sns

2. デフォルトテーマの適用

sns.set() を呼び出すことで、Seabornのデフォルトテーマ・スケーリング・カラーパレットが適用され、グラフ全体の見た目が自動的に整えられます。

sns.set()

3. サンプルデータセットの読み込み

Seabornには練習用のサンプルデータセットが多数用意されています。ここではそのうちの一つを読み込みます。

tips = sns.load_dataset("tips")

4. ファセット散布図の描画

複数の意味変数（セマンティック変数）を持つファセット散布図を描画します。

サンプルコード

以下は、Seabornを使って散布図を描画するPythonプログラムの例です。曜日ごとの数値データをx軸・y軸に設定し、軸ラベルやタイトルも付けています。

# Seabornで散布図を描画するPythonプログラム
# モジュールのインポート
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# x軸の値（曜日）
x = ['Sunday', 'Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday']

# y軸の値
y = [10.5, 12.5, 11.4, 11.2, 9.2, 14.5, 10.1]

# Seabornでプロット
my_plot = sns.stripplot(x, y)

# x軸・y軸のラベルを設定
my_plot.set(xlabel='Day Names', ylabel='Turn Over (In Million Dollars)')

# グラフタイトルを設定
plt.title('Scatter Plot')

# グラフを表示
plt.show()

実行結果

このコードを実行すると、曜日ごとの値がプロットされた散布図が表示されます。stripplot を使うことで、カテゴリごとのデータ分布を一目で把握でき、売上などの傾向分析にも役立ちます。