seaborn&matplotlib共通コードレコード

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インポートライブラリ

Matplotlib

設定画像の幅と高さ

設定画像のタイトル

設定画像x,y軸のラベル

印刷画像の説明

Seaborn

Seabornプロット(Line Charts)

Seaborn画柱状図(Bar Charts)

Seabornヒストグラム

Seaborn画熱図(Heatmaps)

Seaborn画散点図

Seaborn画群状散点図

Seaborn画回帰線図

kernel density estimate(KDE) plot

2D KDE plot

画像背景スタイルを変更する

ライブラリのインポート

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

Matplotlib
画像の幅と高さを設定

plt.figure(figsize=(width,height))

画像のタイトルを設定

plt.title('Your title')

画像x,y軸のラベルを設定

plt.xlabel("x label's name")

plt.ylabel("y label's name")

印刷画像の説明

plt.legend()

Seaborn
Seabornプロット(Line Charts)

sns.lineplot(data=your_data, label='Your label' )

Seaborn画柱状図(Bar Charts)

sns.barplot(x=your_data.index, y=your_data)

Seabornヒストグラム

sns.displot(a=data['column_name'] ，kde=False,label="label_name")

a=印刷したいcolumn kdeがすべてTrueに等しいことを選択すると、KDE図が複数のdisplotでlabelを変更することでグループデータの同時表示が可能になります
Seaborn画熱図(Heatmaps)

sns.heatmap(data=your_data, annot=True)

annot=True各セルの値がグラフに表示されるようにします.(そうしないと、各セルから数字が削除されます!)
Seaborn散点図を描く

sns.scatterplot(x=x_data,y=y_data，hue=hue_data)

入力可能hue_dataは、hue_に従って散点をdataのカテゴリは異なるクラスポイントに分けられます(色も異なります)
Seabornクラスタ状散点図を描く

sns.swarmplot(x=x_data,y=y_data)

Seaborn回帰線図を描く

sns.regplot(x=x_data,y=y_data)

同時に複数の回帰線を描く

sns.lmplot(x='x_column_name',y='y_column_name',hue='hue_name',data=data)

kernel density estimate(KDE) plot
スムーズなhistogramとも大まかに理解できます

sns.kdeplot(data=data['column_name'],shade=Truelabel='label_name')

2D KDE plot

sns.jointplot(x=data['column_name'],y=data['column_name2'],kind='kde')

画像の背景スタイルを変更

sns.set_style("dark")

(1)“darkgrid”, (2)“whitegrid”, (3)“dark”, (4)“white”, and (5)“ticks”