ボックスプロット(箱ひげ図):データのばらつきを、箱(box)と、その両側に出たひげ(whisker)で表現する図。品質管理でよく用いられる。統計グラフ表示のためのライブラリPythonを用いた統計グラフには、様々な関連ライブラリーのインポート、データの読み込み、各種メソッドの活用が前提となります。以下、各種ライブラリの紹介です。連携による基本的なグラフ描画を体験します。統計グラフの作成には、対象となるデータをデータフレームとして読み込む必要があります(すでに前回までに確認済み)。)↑ヒストグラムヒストグラム(柱状グラフ、度数分布図)は、横軸に階級、縦軸に度数をとった統計グラフで、データの分布状況を可視化するために用いられます。データフレームからヒストグラムを生成するコードは非常に簡単です。データフレーム変数の例です。↑ボックスプロットボックスプロット(箱ひげ図)は、データのばらつきを可視化する統計グラフで、箱(box)と、その両側に出たひげ(whisker)で表現されることからその名が付けられています。summary)されて表示されます。quartile)最大値(maximum)以下のコードは、対象カラム(XXX)をグループ(AAA)別に表示します。plot)は、縦軸、横軸に2つの量的データ項目を対応させて、各レコードのデータを点でプロットしたものです。項目間の相関の有無が可視化されます。以下のコードは、x軸とy軸にカラム項目を指定して表示します。折れ線グラフ・棒グラフ・円グラフこれらのグラフは項目間の推移や比較を見るために使います。数万件もある全レコードを表示しても視覚的に読み取ることはできないので、グラフにしたい内容によって、事前に「データの平均値を出す」、「クロス集計する」といった処理を行った後、それを新たなデータフレームとしてグラフの表示に利用するのが一般的です(以下、棒グラフの事例です)。使うと、簡単に積み重ね棒グラフができます。積み重ねを有効にする・・という意味です。演習8|統計グラフCSVデータから統計量を視覚化するサンプルです。グラフ描画機能を使って、様々なグラフの描画を体験します。データをサンプルとして利用します。読み込むので、ダウンロードの必要はありません。https://github.com/mwaskom/seaborn-data/blob/master/tips.csv↑サンプルコードJupyterNotebook形式(.ipynb)でプログラムを提供します。学科サイトにリンク掲載ノートを、学科サイトの個人ページからリンクして下さい。共有設定を変更して、以下のように表示される状態にします。このリンクを知っているインターネット上の全員が閲覧できます。Notebooks」の部分に掲載して下さい。以下のようになればOKです。pandasを読み込んでいます。hist以下の1行で、データフレームに含まれる「量的データ」すべての項目について度数分布が描画されます。df.hist()以下の一行で、グラフを表示します。呼んで表示まで行ってくれますが、後のコードに合わせて、表示を明示的に行っています。boxplot以下の一行で曜日ごとのチップの額に関するボックスプロットが表示されます。ノート上に表示されるグラフの幅と高さを指定しています。plot.scatter以下の一行で「総支払い額」と「チップ」の散布図が表示されます。は点をプロットする際の「不透明度」を意味します。折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフでは、全てのデータを可視化しても読み取れません。以下、グラフ用に「曜日別の平均」を算出して新たなデータフレームを作成しています。).mean()df2indexの並べ替えデータフレームを処理すると、項目がアルファベット順に出力されます。順に並べ替えています。plot以下の一行で量的データ項目の折れ線グラフが表示されます。この例では、曜日の時間的「推移」として読むことができます。plot.bar以下の一行で量的データ項目の棒グラフが表示されます。)積み重ね棒グラフ以下の一行で総支払額とチップの積み重ね棒グラフが表示されます。plot.pie以下の一行で量的データ項目の曜日構成比が円グラフとして表示されます。いうライブラリを活用した事例です参考情報なので、取り組みは任意です。いうライブラリを使った応用的なグラフ描画を体験します。