Python初学者向け：seabornによる描画を基本から解説（ヒストグラム編）

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▶ matplotlibによる可視化を基本から解説しています。以下の投稿も合わせてご覧ください。

データの可視化を基本から解説していきます。まずはデータの可視化ライブラリmatplotlibの使い方からみていきます。今回は第一回目なので一番ベーシックな折れ線グラフの書き方から始めることにしましょう。

はじめに

数回にわたってseabornによる可視化を基本から解説します。今回はヒストグラムを扱います。既にmatplotlibで描画する方法を紹介していますが、seabornによる実装も確認しておきましょう。seabornはmatplotlibのラッパーライブラリで簡単な手順できれいな描画をすることができます。

seabornでヒストグラムを描く

サンプルのデータはseabornにあらかじめ準備されている学習用のサンプルデータを使います。「tips」というレストランでのチップに関するデータを使うことにしましょう。

# ライブラリのインポート
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# データの取り込み
df =sns.load_dataset('tips')
df.head()

書式

まず書式を確認しておきましょう。

sns.distplot(a)
※seabornの新しいバージョンではsns.displot(a)となります。

aに配列でデータを与えればOKです。やってみましょう。

seabornでヒストグラムを描く

# ヒストグラム
sns.distplot(df['tip'])

「distplot is a deprecated function and will be removed in a future version.」と、いう警告が出てますね。将来的にはなくなる関数で非推奨となっています。

ヒストグラムとともに実践で描かれている線は、「カーネル密度推定」です。カーネル密度推定を表示したときは、正規化されたヒストグラムとなるので注意が必要です。（縦軸が度数ではなく正規化されている）通常のヒストグラムとするときには、「kde=False」としてカーネル密度関数を非表示としましょう。

# ヒストグラム
sns.distplot(df['tip'],kde=False)

まとめ

今回はseabornでヒストグラムを描く方法を解説しました。1行できれいなグラフが描けるので楽しくなりますね。度数を確認したいときには、正規化せずに描画するようにしましょう。カーネル密度推定を表示せずに正規化したい場合は、「kde=False」（カーネル密度推定非表示）、「norm_hist=True」（正規化する）とします。この辺は、「Shift + Tab」でDocstringを確認しながらいろいろ試して身につけましょう。