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