꺾은선형 차트 그리기

이것을 jupyter notebook로 한다고 한다.
터미널에서 수행하면 파일에 그래프를 저장해야합니다. 저장하기 위해서는 plt.savefig("ファイル名") 로 한다.

pyplot으로 그리기

# 数値計算に使うライブラリ
import numpy as np
import pandas as pd

# グラフを描画するライブラリ
from matplotlib import pyplot as plt

# グラフをjupyter Notebook内に表示させるための指定
%matplotlib inline

x = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])
y = np.array([2,3,4,3,5,4,6,7,4,8])

plt.plot(x, y, color = 'black')
plt.title("lineplot matplotlib")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")

seaborn으로 그리기

import seaborn as sns
sns.set()

plt.plot(x, y, color = 'black')
plt.title("lineplot seaborn")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")

히스토그램 그리기

data = np.array([2,3,3,4,4,4,4,5,5,6])
sns.distplot(data, bins = 5, 
             color = 'black', kde = False)

bins에서 데이터를 몇 그룹으로 나누는지를 정의한다.

kde에서 커널 밀도 추정 1 표시/숨기기 설정

sns.distplot(fish_data, color = 'black' norm_hist=True)

- norm_hist 에 의해 히스토그램의 면적의 합계가 1이 되도록 세로축이 변경된다.

상자 수염 그림

sns.boxplot(x = "species", y  = "length", 
            data = multi, color = 'gray')

바이올린 플롯

커널 밀도 추정 결과를 이용한 것

sns.violinplot(x = "species", y  = "length", 
               data = multi, color = 'gray')

막대 그래프

sns.barplot(x = "species", y  = "length", 
            data = fish_multi, color = 'gray')

산점도

sns.jointplot(x = "x", y = "y", 
              data = cov_data, color = 'black')

회귀 직선

sns.lmplot(x = "temperature", y = "beer", data = D,
          scatter_kws = {"color": "black"},
          line_kws = {"color": "black"})

sns.lmplot(x = "price", y = "sales", data = sales,
          hue = "weather", palette = "gray")

참고

새로운 파이썬으로 배우는 통계학 교과서 바바 마야



통계학에서 확률 변수의 확률 밀도 함수를 추정하는 비 파라 메트릭 접근법 중 하나. ↩