2025.5.28 バイオリン図【seaborn】

seaborn と DataFrame は相性が良い。

code:p1.py

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

from sklearn.datasets import load_iris

import pandas as pd

dataset = load_iris(as_frame=True) # DataFrameとして取得

sns.violinplot(data,x='target', y='sepal length (cm)')

# sns.violinplot(data,x='target', y='sepal width (cm)')

# sns.violinplot(data,x='target', y='petal length (cm)')

# sns.violinplot(data,x='target', y='petal width (cm)')

plt.show()

これは横軸に教師データ、縦軸に'sepal length'をとったものとなる。

簡単に各グループ毎のデータの分布を可視化できている。

https://scrapbox.io/files/6836b8a392c19847a7cdeec4.png

0 は平均が5付近、分散の幅が狭い

2 は平均が6.5程度、分散の幅が広い

ことなどが簡単に見て取れる。

コメントを外し４つの結果が重ねて表示する。

https://scrapbox.io/files/6836b88401207c886bb61bc4.png