【Python】散布図 / え〜のう

■散布図とは
■例題
■サンプルコード
■実行結果

■散布図とは

散布図とは、x軸およびy軸について、それぞれ別のデータ変量を設定し、x軸およびy軸の両者が交わる部分にプロットする図である。

▼イメージ図

■例題

以下のCSVファイルに記載されている、品種の「高さ」「重さ」データに関して、
散布図を作成する。

▼CSVファイル名
CovData.csv

▼データ内容

Height(cm)	Weight(g)
10.3	23.4
11.3	23.6
13.5	25.5
12.4	26.3
11.3	22.2
10.4	20.2
17.1	27.7
14.9	24.8
12.7	24.9
10.9	21.1

▼プログラム実装概要

CSVファイル（CovData.csv）を読み込む。
読み込んだデータを散布図にセットする。

▼使用するライブラリ一覧

ライブラリ	メソッド	概要
pandas	read_csv(“CSVファイル名”)	指定したCSVファイルを読み込む
seaborn	set()	グラフのデザインを変更
seaborn	jointplot(x = “X軸に設定する値のラベル名”, y = “Y軸に設定する値のラベル名”, data =pandas.read_csvで読み込んだデータ, color = 色を指定)	散布図の作成
pyplot	show()	グラフの表示

■サンプルコード

# -*- Coding: UTF-8 -*-

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

# CSVファイル読み込み
CovData = pd.read_csv("CovData.csv")

# 読み込んだCSVファイルを出力
print(CovData)

# グラフのデザイン変更
sns.set()

# 散布図に値をセット
sns.jointplot(x = "Height(cm)", y = "Weight(g)", data = CovData, color = 'black')

#散布図を表示
plt.show()

■実行結果

   Height(cm)  Weight(g)
0        10.3       23.4
1        11.3       23.6
2        13.5       25.5
3        12.4       26.3
4        11.3       22.2
5        10.4       20.2
6        17.1       27.7
7        14.9       24.8
8        12.7       24.9
9        10.9       21.1