seaborn-data、、、 seabornの作者さんが準備している、seabornで使えるデータコレクション。 github.com 上記から、ダウンロードして、使える。 In [15]: import seaborn as sns In [16]: sns.load_dataset? Signature: sns.load_dataset(name, cache=True,…

seaborn.FacetGridとseaborn.distplot()で、縦軸y-axisを2軸にして、 かつ、 片方は度数 片方は正規分布曲線の確立密度 にする。 g.map()でちゃっと、できなかったので、 g.axesの１要素づつのインデックスをnp.nditer()でチクタク取り出して、 ax.twinx()で…

タイトルtitleを追加する。 図形Axes間のサイズを調整する。 plt.subplots_adjust(top=0.9) g.fig.suptitle('hogehoge title') suptitle()でタイトルを追加。 subplots_adjust()で、図形Axesのスペースのマージンを調整。 参考 stackoverflow.com qiita.com …

seabornや、matplotlibで作ったグラフgraphのX/Yの端の座標をゲットgetする方法。 .get_xlim()の関数methodを使う。 では、一例。 seabornのFacetオブジェクトの場合、matplotlib.axes.Axesに辿り着くまでちと深い。 In [1]: import pandas as pd In [2]: im…

distplotに凡例ラベルlegend labelを追加する方法。 In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import seaborn as sns In [4]: import matplotlib.pyplot as plt In [7]: df0 = pd.DataFrame(data=np.random.randn(10,1), columns=['…

散布図で、マーカーサイズmarker size、マーカーの色marker colorの変更をする方法。 サイズ、色は、リストの値で指定する。 また、colorbarも追加。 In [15]: import pandas as pd ...: import seaborn as sns ...: import numpy.random as nr ...: import …

seabornの場合。 In [1]: import seaborn as sns In [2]: import pandas as pd In [3]: df = pd.DataFrame({'X':[1,2,3],'Y':[1,2,3],'A':['a','b','c']}) In [4]: g = sns.lmplot('X','Y',data=df) ...: for k, v in df.iterrows(): ...: g.ax.annotate(v['…

みばがなんか変わったとおもったら、 0.6.0でviolinplotにちょとオプションが増えていた。。。 In [5]: sns.violinplot(vals=df['hage'], inner='quartile', groupby=None) In [6]: sns.violinplot(vals=df['hage'], inner='box', groupby=None) In [7]: sns…

seaborn 0.6.0が出た。いえーい。ちゅうことでアップグレード。 Seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.6.0 documentation [511:~]>pip search seaborn seaborn - Seaborn: statistical data visualization INSTALLED: 0.5.1 LATEST: 0.6.0 p…

seabornライクなナイスな絵にする方法。 import seaborn; seaborn.set() あと、matplotlibの見た目を変える方法。 Customizing plots with style sheets — Matplotlib 1.4.3 documentation

seabornで、たまたま、エラー時にcolor_palette一覧をゲット。 せっかくなので、表示してみた。 Input[123]:Colormap_list Out[123]: ['RdGy', 'gist_heat', 'PiYG', 'Spectral', 'jet_r', 'rainbow', 'Set2', 'RdYlGn_r', 'PuRd', 'Set3_r', 'pink_r', 'BuP…

seabornのjointplot In [36]: import pandas as pd In [37]: import numpy as np In [38]: import seaborn as sns In [45]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,5)) In [47]: df.head() Out[47]: 0 1 2 3 4 0 0.383344 0.576856 -0.168663 -0.917400 1.1…

Pythonのプロットで、なんとかggplotライク のgeom_smoothで描画される、信頼区間 Confidence intervalを探しもとめた結果、次のライブラリがいい感じ。 Seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.5.1 documentation pandasのページにもseaborn…