【キノカレッジ|プログラミング入門クラス|22年10月(2)】データの可視化(Matplotlib&Seaborn)について学ぼう

■ 本講座を受講してできるようになること

  • Pythonの最低限の基礎力を身につける
  • 自走してコードの勉強や業務効率化などに挑戦できるようなスタートラインに立つ
  • 業務効率化クラス、または機械学習実践クラスを受講できるレベルになる

■ 第2回目の講座内容

  • Seabornを使ったデータの可視化
  • Matplotlibを使ったデータの可視化
  • サンプルデータを使ったデータの可視化

第2回講座までに解いてきていただきたい内容です。
出題範囲はキノクエスト内の
Matplotlib&Seaborn入門講座
及び第1回講座の中から出題します。

データセット

第1回講座後に完成されているデータフレームをcsv化した第1回課題後人口ピラミッド_全国(日本)_2020年.csvを用います
第1回課題後人口ピラミッド_全国(日本)_2020年.csv

演習問題

seaborn

  1. seabonのモジュールをsnsという名前で読み込みましょう
  2. train = sns.load_dataset("titanic")のコードを打ち、trainにデータを格納しましょう
  3. catplotを使って、ageとembark_townの散布図を作成しましょぅ
  4. 性別(sex)ごとのグラフを見ることにします。catplotの引数kindにbarを指定して、embark_townとsurvivedを描写しましょう。
  5. 年齢(age)と運賃()の回帰直線を引きましょう
  6. fareが500以上のデータ行を削除しましょう
  7. 改めて年齢(age)と運賃()の回帰直線を引きましょう
  8. displotを使って、embark_townを描写してみましょう
  9. titleづけとデイスプレイのテーマを変えてみましょう。palette='bright'
  10. displotを使って、ageを描写してみましょう
  11. pairplotを使って、図を描写してみましょう。hue='survived'です
  12. pariplotの引数に["survived", "age", "fare", "pclass"]を渡し、 plot_kws={'alpha': 0.5}にしてしてください

matplotlib

  1. matplotlibのモジュールをpltという名前で読み込みましょう
  2. trainデータのembark_townを集計して、barで出力しましょう
  3. trainデータのembark_townを集計して、surveiced{1, 0} で集計分けをし、barで出力しましょう
  4. trainデータのageとfareの散布図を描写しましょう
  5. trainデータのageをヒストグラムで描写しましょう

サンプルデータ問題

  1. pandasのモジュールをpdという名前で読み込みましょう
  2. 第1回課題後人口ピラミッド_全国(日本)_2020年.csvを読み込み、変数に格納しましょう
  3. matplotlibを使って列名男性をx軸とし、barグラフを作成しましょう。x軸が重なった表示は適宜見やすくしましょう
  4. matplotlibを使って列名男性と女性をx軸、barグラフを重ね併せて描写しましょう。"男性"と"女性"のラベルをつけましょう
  5. matplotlibを使って列名男性と女性をx軸、barグラフを作成2枚描写しましょう
  6. matplotlibを使って列名男性と女性を積み上げグラフで表示させましょう、その隣に男女計のグラフを作成し2枚描写しましょう

この課題に対応するキノクエストのレッスン

Matplotlib&Seaborn入門講座 LESSON9

  • 10.Pythonのライブラリ「Seaborn」の使い方を解説します。
    • seabornでカテゴリごとに特定の変量を表した散布図(catplot)
    • seabornで箱ひげ図(catplot)
    • seabornで線形回帰直線(regplot)
    • seabornで複数変量間の相関図(pairplot)

Matplotlib&Seaborn入門講座 LESSON10

  • 11.「Seaborn」で色々なグラフを作成してみる
    • seabornで回帰直線とグラフサイズの変更方法

Matplotlib&Seaborn入門講座 LESSON1

  • 02.【基礎】Matplotlibの基本的な使い方
    • グラフ作成
    • グラフにラベルを追加
    • グラフの色の変更
    • 線グラフの種類の変更
    • グラフタイトルを追加
    • グラフに日本語を表示
    • ひとつのグラフに複数のグラフを表示
    • グラフに凡例を表示

Matplotlib&Seaborn入門講座 LESSON3

  • 04.【基礎編】棒グラフ、積み上げ棒グラフ、2変量棒グラフ
    • 簡単な棒グラフ
    • 棒グラフの棒の太さの変更
    • 棒グラフの色の変更
    • グラフの軸にラベルを追加
    • グラフのサイズを変更
    • 二変量棒グラフの作成
    • 積み上げ棒グラフの作成

Matplotlib&Seaborn入門講座 LESSON7

  • 08.Pythonを使った複数グラフの作成方法【subplot , subplots】