seabornを使えばPythonで綺麗なグラフがかける。

seabornって何？

Pythonでグラフといえばmatplotlibです。
matlabライクなグラフがかけるので、numpyやscipyと合わせてmatlabの代代替環境として利用している方も多いのではないでしょうか。

（matplotlibに関してはwikipediaを見てください）
matplotlib - Wikipedia

で、matplotlibをより簡単に美しくしたのがseabornです。
ほぼラッパーみたいなものなようです。

どうしてわざわざ使うのか？

別にmatplotlibで困っていない方も多いと思います。
実際私もそうでした。

それではなぜわざわざseabornを使うのか？

それは他の人より少し綺麗なグラフがかけるからです。ただそれだけ。（私的には）
綺麗というより、他の人と違うことが重要だと思っています。たいていみんなエクセルかmatlabですからね。
目立つ資料を作りたいから使うんです（笑）
それに綺麗な資料のほうがみんな見てくれる気がするし（笑）

使い方

インストールは簡単。

pip install seaborn

たぶんmatplotlibも必要です。

で、あとはseabornのサイトにあるgalleryを見てみましょう
Example gallery — seaborn 0.8.1 documentation

(ちょっとexampleに追記しています)

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="ticks")

# Load the example dataset for Anscombe's quartet
df = sns.load_dataset("anscombe")

# Show the results of a linear regression within each dataset
sns.lmplot(x="x", y="y", col="dataset", hue="dataset", data=df,
           col_wrap=2, ci=None, palette="muted", size=4,
           scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1})
plt.show()

f:id:redskybluemoon:20170910083207p:plain

一番重宝しているヒートマップ

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()

# Load the example flights dataset and conver to long-form
flights_long = sns.load_dataset("flights")
flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers")

# Draw a heatmap with the numeric values in each cell
f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", linewidths=.5, ax=ax)
plt.show()