Pythonコードを最小限使用して、サイバーパンク風のSeabornバイオリンプロットを作成する方法

How to create a cyberpunk-style Seaborn violin plot with minimal use of Python code.

Seabornバイオリンプロットを簡単に強化する方法についてのシンプルなチュートリアル

筆者による、ウェル内で遭遇した異なる岩石学の密度変動を示すサイバーパンク風のSeabornバイオリンプロット。

バイオリンプロットは、ボックスプロットと密度プロットのパワーを1つのプロットに組み合わせた一般的なデータ可視化手法です。これにより、1つの図内でより多くの情報を視覚化できます。たとえば、ボックスプロットから基本統計情報を表示し、可能な外れ値を特定し、データの分布を表示できます。これにより、データが歪んでいるか、多峰分布を含んでいるかを理解するのに役立ちます。

最新の記事シリーズで、matplotlibの基本的な図を改善し、サイバーパンクスタイルを含むさまざまなテーマを使用して探求しています。このスタイルは、プロットに未来的なネオンのような外観を提供し、matplotlibとseabornの図に適用するためにわずかなコード行しか必要としません。

さらに詳しく知りたい場合は、以下の記事でmatplotlib図にどのように適用したかを確認できます。

Matplotlib図をサイバーパンク風にする

わずかなコード行でMatplotlib図を面白くする

towardsdatascience.com

この短いチュートリアルでは、基本的なSeabornバイオリンプロットをサイバーパンクスタイルに変更します。

ライブラリのインポートとデータの読み込み

このチュートリアルで使用するライブラリをインポートします。

これらは、データを視覚化するためのmatplotlibseaborn、データの読み込みと保存のためのpandas、そしてSeabornチャートにサイバーパンクテーマを適用するためのmplcyberpunkです。

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport mplcyberpunkimport seaborn as sns

必要なライブラリをインポートした後、次に行う必要があるのは、データを読み込むことです。これは、pandasのread_csv()関数を使用して、データファイルの場所を渡すことで行われます。

今回使用するデータは、ウェルログ測定から岩相を予測することを目的としたXEEKおよびForce 2020 Machine Learning競技大会のサブセットです。詳細については、以下を参照してください。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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