目次
はじめに：Seabornとは
SeabornはPythonでデータ可視化を行うための高水準インターフェースを提供するライブラリです。Matplotlibを基盤としているため、より美麗で洗練されたプロットを簡単に作成することが可能です。Seabornの特長
基本的なコードの書き方
Seabornでマルチレベルのカテゴリデータをプロットするには、基本的に以下のようなコードを用います。import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# データセットをロード（例：tipsデータセット）
df = sns.load_dataset('tips')
# マルチレベルのカテゴリデータプロット
sns.catplot(data=df, x='day', y='total_bill', hue='sex')
# プロット表示
plt.show()
コードの詳細解説
この基本的な例では、`sns.catplot()`関数を用いています。応用例1：Swarmプロット
マルチレベルのカテゴリデータを更に視覚的に表現するためには、Swarmプロットを使う方法があります。# Swarmプロット
sns.catplot(data=df, x='day', y='total_bill', hue='sex', kind='swarm')
# プロット表示
plt.show()
この応用例のポイント
`sns.catplot()`関数の`kind`パラメータに’swarm’を指定することで、Swarmプロットが生成されます。これにより、データポイントが重なり合わないように自動的に調整されます。応用例2：BoxプロットとViolinプロットの併用
複数のプロット種類を一つの図にまとめることも可能です。# Boxプロット
sns.boxplot(data=df, x='day', y='total_bill', hue='sex')
# Violinプロット
sns.violinplot(data=df, x='day', y='total_bill', hue='sex', inner=None, alpha=0.5)
# プロット表示
plt.show()
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