ボックスプロット対バイオリンプロット

はじめに

このチュートリアルでは、Python の Matplotlib ライブラリを使ってボックスプロットとバイオリンプロットを作成するプロセスを案内します。ボックスプロットとバイオリンプロットは、データの分布を視覚化するために使用されます。

VM のヒント

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。

時々、Jupyter Notebook が読み込み終わるまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題がある場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。

ライブラリのインポート

プロットを作成する前に、必要なライブラリをインポートする必要があります。乱数データを生成するためにnumpyを、プロットを作成するためにmatplotlib.pyplotを使用します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

データの生成

numpy を使って、いくつかのランダムなテストデータを生成します。

np.random.seed(19680801)
all_data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(6, 10)]

バイオリンプロットの作成

violinplot() メソッドを使ってバイオリンプロットを作成します。このメソッドは、データ、平均値の表示、中央値の表示など、複数の引数をとります。

fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(9, 4))
axs[0].violinplot(all_data, showmeans=False, showmedians=True)
axs[0].set_title('Violin plot')

ボックスプロットの作成

boxplot() メソッドを使ってボックスプロットを作成します。このメソッドは、データ、ラベル、平均値の表示、ノッチなど、複数の引数をとります。

axs[1].boxplot(all_data)
axs[1].set_title('Box plot')

グリッド線とラベルの追加

グラフに水平方向のグリッド線を追加し、x 軸と y 軸のラベルを設定します。

for ax in axs:
    ax.yaxis.grid(True)
    ax.set_xticks([y + 1 for y in range(len(all_data))], labels=['x1', 'x2', 'x3', 'x4'])
    ax.set_xlabel('Four separate samples')
    ax.set_ylabel('Observed values')

グラフの表示

最後に、show() メソッドを使ってグラフを表示します。

plt.show()

まとめ

このチュートリアルでは、Python の Matplotlib ライブラリを使ってボックスプロットとバイオリンプロットを作成する方法を学びました。また、グラフに水平方向のグリッド線を追加し、x 軸と y 軸のラベルを設定する方法も学びました。ボックスプロットとバイオリンプロットは、データの分布を視覚化する際に役立ちます。