この記事では、Pythonのデータ可視化ライブラリSeabornを用いてクラスタリングヒートマップを描く方法を詳しく解説します。実際に使われるコードの例とその詳細な説明、さらに応用例も含めてご紹介します。
目次
はじめに
データ分析において、多くの変数間の関係性を一目で確認する手段としてヒートマップが広く用いられています。特に、クラスタリングヒートマップは、類似性に基づいてデータを整理し可視化する力強いツールです。Seabornライブラリを使えば、簡単なコードで高度なクラスタリングヒートマップを描くことができます。
Seabornとは
Seabornは、Pythonのデータ可視化ライブラリの一つで、Matplotlibをベースとしています。統計的データ可視化に特化しており、美しいグラフを簡単に描画できます。
基本的なクラスタリングヒートマップの作成
必要なライブラリのインポート
最初に、必要なライブラリをインポートします。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
データの準備
Seabornが提供するサンプルデータセットを使用します。
# データセットの読み込み
data = sns.load_dataset("flights").pivot("month", "year", "passengers")
クラスタリングヒートマップの描画
以下のコードで基本的なクラスタリングヒートマップを描きます。
# ヒートマップの描画
sns.clustermap(data, cmap="coolwarm", standard_scale=1)
plt.show()
コードの詳細解説
sns.clustermap()の主要な引数
– data: 描画するデータフレーム
– cmap: カラーマップ
– standard_scale: データのスケーリング方法
応用例
応用例1: 行と列のクラスタリングを無効にする
行や列のクラスタリングを無効にする場合は、以下のように`row_cluster`と`col_cluster`引数をFalseに設定します。
sns.clustermap(data, row_cluster=False, col_cluster=False, cmap="coolwarm")
plt.show()
応用例2: メソッドを変更してクラスタリングする
クラスタリングのメソッドを変更する場合は、`method`引数を用います。
sns.clustermap(data, method='single', cmap="coolwarm")
plt.show()
まとめ
Seabornを用いると、簡単なコードで多機能なクラスタリングヒートマップを作成することができます。今回紹介した基本的な使用法と応用例を参考に、ぜひ自分のデータ分析に活かしてみてください。
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