Python のバイオリンプロット | データ可視化

はじめに

この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使ってバイオリンプロットを作成する方法を学びます。バイオリンプロットは、データセットの分布を視覚化するために使用されます。これらのプロットはボックスプロットに似ていますが、ボックスプロットは要約統計量のみを表示するのに対し、バイオリンプロットはデータの完全な分布を表示します。

サンプルデータセットを使ってバイオリンプロットを作成し、さまざまなパラメータを変更してプロットの変化を観察します。

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。

学習中に問題に遭遇した場合は、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。

必要なライブラリをインポートする

バイオリンプロットを作成するために必要なライブラリをインポートして始めましょう。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

サンプルデータセットを作成する

numpy ライブラリを使ってサンプルデータセットを作成します。異なる標準偏差を持つ 6 つのデータセットを作成します。

## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

## fake data
pos = [1, 2, 4, 5, 7, 8]
data = [np.random.normal(0, std, size=100) for std in pos]

カスタムバイオリンプロットを作成する

さまざまなパラメータを変更することでカスタムバイオリンプロットを作成します。異なるパラメータを使って 5 つのカスタムバイオリンプロットを作成します。

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=5, figsize=(10, 6))

## Custom violinplot 1
axs[0, 0].violinplot(data, pos, points=20, widths=0.3,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True)
axs[0, 0].set_title('Custom violinplot 1', fontsize=fs)

## Custom violinplot 2
axs[0, 1].violinplot(data, pos, points=40, widths=0.5,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
                     bw_method='silverman')
axs[0, 1].set_title('Custom violinplot 2', fontsize=fs)

## Custom violinplot 3
axs[0, 2].violinplot(data, pos, points=60, widths=0.7, showmeans=True,
                     showextrema=True, showmedians=True, bw_method=0.5)
axs[0, 2].set_title('Custom violinplot 3', fontsize=fs)

## Custom violinplot 4
axs[0, 3].violinplot(data, pos, points=60, widths=0.7, showmeans=True,
                     showextrema=True, showmedians=True, bw_method=0.5,
                     quantiles=[[0.1], [], [], [0.175, 0.954], [0.75], [0.25]])
axs[0, 3].set_title('Custom violinplot 4', fontsize=fs)

## Custom violinplot 5
axs[0, 4].violinplot(data[-1:], pos[-1:], points=60, widths=0.7,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
                     quantiles=[0.05, 0.1, 0.8, 0.9], bw_method=0.5)
axs[0, 4].set_title('Custom violinplot 5', fontsize=fs)

さらに多くのカスタムバイオリンプロットを作成する

異なるパラメータを使ってさらに多くのカスタムバイオリンプロットを作成します。

## Custom violinplot 6
axs[1, 0].violinplot(data, pos, points=80, vert=False, widths=0.7,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True)
axs[1, 0].set_title('Custom violinplot 6', fontsize=fs)

## Custom violinplot 7
axs[1, 1].violinplot(data, pos, points=100, vert=False, widths=0.9,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
                     bw_method='silverman')
axs[1, 1].set_title('Custom violinplot 7', fontsize=fs)

## Custom violinplot 8
axs[1, 2].violinplot(data, pos, points=200, vert=False, widths=1.1,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
                     bw_method=0.5)
axs[1, 2].set_title('Custom violinplot 8', fontsize=fs)

## Custom violinplot 9
axs[1, 3].violinplot(data, pos, points=200, vert=False, widths=1.1,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
                     quantiles=[[0.1], [], [], [0.175, 0.954], [0.75], [0.25]],
                     bw_method=0.5)
axs[1, 3].set_title('Custom violinplot 9', fontsize=fs)

## Custom violinplot 10
axs[1, 4].violinplot(data[-1:], pos[-1:], points=200, vert=False, widths=1.1,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
                     quantiles=[0.05, 0.1, 0.8, 0.9], bw_method=0.5)
axs[1, 4].set_title('Custom violinplot 10', fontsize=fs)

プロットの外観をカスタマイズする

y 軸のラベルを削除し、プロットにタイトルを追加することで、プロットの外観をカスタマイズします。

for ax in axs.flat:
    ax.set_yticklabels([])

fig.suptitle("Violin Plotting Examples")
fig.subplots_adjust(hspace=0.4)
plt.show()

まとめ

この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使ってバイオリンプロットを作成する方法を学びました。ポイント数、KDE のバンド幅、四分位数などのさまざまなパラメータを変更することで、カスタムバイオリンプロットを作成しました。また、y 軸のラベルを削除し、プロットにタイトルを追加することで、プロットの外観をカスタマイズする方法も学びました。

Matplotlib を使ったバイオリンプロット作成