seaborn.jointplotで同時分布を書く
- Seabornモジュールの jointplot は同時分布（ヒストグラム付き散布図）を簡単に描ける
例えばirisデータを使うと、
import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('iris')
sns.jointplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"])
こんな感じで簡単にグラフが描ける。
相関係数をグラフ上に書き込む
- 調べていると、少し古い記事ではjointplotを使ったときにピアソンの相関係数とp値がグラフ内に自動的に書き込まれている。羨ましい。それ欲しい。
- seabornの新しいバージョン(0.9.0)では jointplot のデフォルト引数を見ると、
stat_func = Noneになっている上、公式で非推奨(Deprecated)になっている。 - 仕方がないのでscipyのstatsを使ってピアソンの相関係数とp値を計算し、annotate(意：注釈)に渡して書き加える→
.annotate(stats.pearsonr)
※もちろんpeasonr以外のscipy.statsで計算できる他の統計値も使える
from scipy import stats
sns.jointplot(x=df["sepal_length"],y=df["sepal_width"]).annotate(stats.pearsonr)
- 無事書き加えられた。
- しかし、annotateの枠が邪魔だから消す→
frameon=False
sns.jointplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"]).annotate(stats.pearsonr,frameon=False)
完成。
参考
https://kite.com/python/docs/seaborn.axisgrid.JointGrid.annotate