はじめに
僕は理系大学生として日々Pythonで遊んだり苦戦してたりしてます．
そのなかでmatplotlibを使うことがよくあるのですが少しめんどくさい(できることが多すぎて手間が多い)と感じます．
なので今回はもっと手軽に使えておしゃれにプロットできる個人的最強ライブラリ"Seaborn"についてです．
Seabornとは
Seabornとは簡単に言うとPythonで使えて簡単にそれっぽく見せられるグラフ描画ライブラリです
僕も詳しくその概要を説明できるわけではないですが，Seabornはmatplotlibの機能を利用しています．そのためグラフの調整や大まかなルールはmatplotlibと一緒です．
インストール方法
!pip install seaborn
※seabornをインストールする際"numpy","matplotlib","pandas"他も同時にインストールします．すでにインストールしている場合，バージョンの違いなどによって実行時エラーが発生する可能性があります(僕はそのエラーが何かわからず1時間ネットの海をさまよった)のでよくわからないエラーが出たら一度上記のライブラリをアップグレードしてみてください．
何ができるの？
Seabornは上記の通りmatplotlibをもとに作られています．なのでmatplotlibでできることはすべてできます．
さらにタイタニック号のデータなど有名なものはもともと入っているのでデータビジュアライゼーションの学習にはとても適しています．
「Seaborn hogehoge」と調べると大体この中に入っているデータを使っている記事が出てくるのでマネしやすいです
#試しに
ということで早速Seabornのすごさを体験してみましょう．
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset("titanic")
df.head()
dfにはタイタニック号のデータが入っています．冒頭五行を見てみることうなっているはずです．(後半は省略してます．)
| survived | pclass | sex | age | sibsp | --- |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 3 | male | 22.0 | 1 | --- |
| 1 | 1 | famale | 38.0 | 1 | --- |
| 1 | 3 | female | 26.0 | 0 | --- |
| 1 | 1 | female | 35.0 | 1 | --- |
| 0 | 3 | male | 35.0 | 0 | --- |
まずはmatplotlibのほうで描画してみます．
plt.bar(x="sex",height="age",data=df)
plt.show()
これ間違えてます明日更新するのでちょっと待っててください
よくあるありきたりなグラフです．
これがSeabornだと…
sns.set()
sns.barplot(x="sex",y="age",data=df,ci=None)
plt.show()
なんかいい感じにしてくれましたね
#疲れたのでこれ以降はまた今度