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  3. Seaborn による中級データ可視化
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演習

stripplot() と swarmplot()

多くのデータセットにはカテゴリデータが含まれており、Seaborn はこのようなデータに対応した便利なプロット手法をいくつか提供しています。 ここでは引き続き 2010 年の学校改善データを使用し、利用された学校改善モデルの種類ごとにデータを分けて見ていきましょう。

復習として、受賞金額（Award Amounts）の KDE 分布を以下に示します。

このプロットは有用ですが、Award_Amount の個々の値や、4 つのカテゴリ間での分布を確認することで、さらに多くの情報を得ることができます。

指示1 / 2

undefined XP
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    2
  • jitter を有効にして、y 軸に Model Selected、値に Award_Amount を使った stripplot を作成してください。