Seaborn 散布図でマーカーサイズを設定する

散布図は、最も基本的で頻繁に使用されるグラフの 1つと見なされています。これは、変数間の基本的なパターンを識別し、それらの関係を示すのに役立ちます。

Python では、seaborn モジュールは、さまざまなタイプのプロットを作成するのに非常に効率的であると見なされています。これは matplotlib ライブラリに基づいており、比較的使いやすいです。seaborn モジュールの scatterplot() 関数は、散布図を作成するためのものです。

このチュートリアルでは、散布図でマーカーのサイズを設定する方法について説明します。

マーカーのサイズを設定するには、s パラメータを使用できます。seaborn は matplotlib モジュール上に構築されているため、このパラメーターを使用できます。この引数は scatterplot() 関数で指定し、何らかの値に設定できます。

例えば、

import random
import seaborn as sns
import matplotlib as plt

s_x = random.sample(range(0, 100), 20)
s_y = random.sample(range(0, 100), 20)

sns.scatterplot(y=s_y, x=s_x, s=70)

または、いくつかの変数に基づいてポイントのサイズを制御することもできます。このメソッドでは、このパラメーターの値として必要な変数を指定します。

以下のコードを参照してください。

import random
import seaborn as sns
import matplotlib as plt

s_x = random.sample(range(0, 100), 20)
s_y = random.sample(range(0, 100), 20)

sns.scatterplot(y=s_y, x=s_x, s=s_x)

マーカーのサイズを制御するために s_x 変数を使用したため、s_x の値が高いほど、ポイントのサイズが大きくなりました。または、size パラメータを使用して同じことを実現することもできます。また、いくつかの変数に基づいてマーカーのサイズを変更し、凡例を追加してわかりやすくします。

例えば、

import random
import seaborn as sns
import matplotlib as plt

s_x = random.sample(range(0, 100), 20)
s_y = random.sample(range(0, 100), 20)

sns.scatterplot(y=s_y, x=s_x, size=s_x, sizes=(50, 150))

通常、sizes パラメーターも使用されます。これは、size パラメーターの範囲を指定します。legend 引数を使用して full に設定すると、すべての一意のマーカーのサイズが表示されます。

さらに、color または marker パラメーターを使用して、マーカーの色と形状を変更できます。seaborn モジュールを使用した散布図のマーカーには、さまざまな形状を使用できます。