In [1]:
import numpy as np
from numpy.random import randn
import pandas as pd

from scipy import stats

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

%matplotlib inline
In [2]:
# Seabornにサンプルデータがあります。
tips = sns.load_dataset("tips")
In [3]:
tips.head()
Out[3]:
total_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4
In [4]:
# lmplot() ｘ=total bill y=tipsでプロットします。
sns.lmplot("total_bill","tip",tips)
Out[4]:
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x1098344a8>
In [5]:
# グラフごとにパラメータを変えられます。
sns.lmplot("total_bill","tip",tips,
                   scatter_kws={'marker':'o', 'color':'indianred'},
                   line_kws={'linewidth':1, 'color':'blue'})
Out[5]:
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x1098abef0>
In [7]:
# 4次関数で回帰曲線をひくこともできます。
sns.lmplot("total_bill", "tip", tips, order=4,
           scatter_kws={"marker": "o", "color": "indianred"},
           line_kws={"linewidth": 1, "color": "blue"})
Out[7]:
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x10992c860>
In [15]:
# 単なるプロットもできます。
sns.lmplot("total_bill", "tip", tips,fit_reg=False)
Out[15]:
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x1c4a44a8>
In [9]:
# 離散的な値でもlmplot()は使えます。

# チップの割合を計算します。
tips["tip_pect"]=100*(tips['tip']/tips['total_bill'])
tips.head()
Out[9]:
total_bill tip sex smoker day time size tip_pect
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2 5.944673
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3 16.054159
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3 16.658734
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2 13.978041
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4 14.680765
In [11]:
sns.lmplot("size", "tip_pect", tips)
Out[11]:
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x10bf9e8d0>
In [13]:
sns.lmplot("size", "tip_pect", tips, x_jitter=0.2)
Out[13]:
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x10c1bb518>
In [27]:
# 特定の推定量を描画することもできます。
sns.lmplot("size", "tip_pect", tips, x_estimator=np.mean);
In [31]:
# hueが便利です。
sns.lmplot("total_bill", "tip_pect", tips, hue="sex",markers=["x","o"])
Out[31]:
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x10d5c9588>
In [30]:
sns.lmplot("total_bill", "tip_pect", tips, hue="day")
Out[30]:
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x10bd24f98>
In [29]:
# LOESSの説明（英語）です。
url = 'http://en.wikipedia.org/wiki/Local_regression'
sns.lmplot("total_bill", "tip_pect", tips, lowess=True, line_kws={"color": 'black'});
In [28]:
# lmplot() は実は、もっと低レベルな関数regplotを使っています。
sns.regplot("total_bill","tip_pect",tips)
Out[28]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10d03d080>
In [27]:
# 描画のエリアを分割することもできます。
fig, (axis1,axis2) = plt.subplots(1,2,sharey =True)

sns.regplot("total_bill","tip_pect",tips,ax=axis1)
sns.violinplot(y='tip_pect', x='size', data=tips.sort('size') ,ax=axis2)
Out[27]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10ce207f0>