seaborn.FacetGrid# class seaborn.FacetGrid(data, *, row=None, col=None, hue=None, col_wrap=None, sharex=True, sharey=True, height=3, aspect=1, palette=None, row_order=None, col_order=None, hue_order=None, hue_kws=None, dropna=False, legend_out=True, despine=True, margin_titles=False, xlim=None, ylim=None, subplot_kws=None, gridspec_kws=None)# Multi-plot grid for plotting conditional relationships.
はじめに Icons8 Team ラベル別にデータの分布を確認するためヒストグラムを重ねてプロットすることは多いが、データ次第ではビン幅の違いが目立つケースがある。 TableauをはじめとしたBIツールを使っていても発生しないが、matplotlibやseabornは勝手に調整してくれないので自分で対応する必要がある。 方法 引数のbinsを利用する。 bins : int or sequence or str, optional matplotlib.pyplot.hist binsは整数値だけでなくsequenceも受け取れるので、 range関数に最大値最小値を指定して好みの分割数を設定するだけでいい。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # ラベルが2種類でデータの分布が異なるDataFrameを用意 df_1st
seabornでプロットのサイズを変えるには 最初にまとめておくと、どのplot関数を使うかによって大きく2種類の方法があるみたい。 一つ目の方法 ググってみるとmatplotlibを使った下のどれかでできるって説明が多いし、これでだいたい上手くいく。 # その1 plt.figure(figsize=(20, 10)) sns.scatterplot(...) # scatterplotを例に # その2 plt.rcParams["figure.figsize"] = (20, 10) sns.scatterplot(...) # その3 fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 10)) sns.scatterplot(..., ax=ax) ただし、seabornのplot関数によっては上の方法が効かない。例えばsns.lmplotなどがそのような例。
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