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ペアプロットの追加例

この演習では、pairplot() をカスタマイズしてデータを素早く分析し、さらに詳しく調べる価値のある領域を特定する方法を、いくつかの例を通して学びましょう。

便利なカスタマイズのひとつとして、確認したい x_varsy_vars を明示的に指定する方法があります。すべての変数の組み合わせを確認するのではなく、関心のある特定の関係だけに絞って表示できます。

kind を使ってプロットの種類を制御する方法はすでに学習しました。同様に、diag_kind を使うと対角線上のプロットの種類を制御できます。最後の例では、pairplot に回帰プロットと KDE プロットを組み合わせて表示します。

この演習はコースの一部です

Seaborn による中級データ可視化

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Build a pairplot with different x and y variables
sns.___(data=df,
        ___=["fatal_collisions_speeding", "fatal_collisions_alc"],
        ___=['premiums', 'insurance_losses'],
        kind='scatter',
        hue='Region',
        ___='husl')

plt.show()
plt.clf()
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