Python 3 で数学を。

Python 3 とライブラリで数学の問題を解いていきます。統計学や機械学習はときどき。

Seabornによる回帰直線 (Python 3, Seaborn: set(), lmplot(), regplot(), matplotlib, Pandas)

使用するライブラリ

Seaborn をメインに使用。

matplotlib

Pandas

Python 3 コード

seaborn_lm_reg_plot1.py

#!/usr/bin/env python3


"""(docstring)
"""


# 使用したデータは『マンガでわかる統計学 [回帰分析編]』第 2 章


import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns


def seaborn_lm_reg_plot1():
    """(docstring)
    """
    sns.set()

    # matplotlib の日本語設定:
    # 直下は、環境によるからコメントアウトしておく。
    # font = {'family': 'IPAexGothic'}
    # plt.rc('font', **font)

    dat = {'最高気温': [29, 28, 34, 31, 25,
                    29, 32, 31, 24, 33,
                    25, 31, 26, 30],
           'アイスティー': [77, 62, 93, 84, 59,
                      64, 80, 75, 58, 91,
                      51, 73, 65, 84]}

    df = pd.DataFrame(dat, columns=['最高気温', 'アイスティー'])

    sns.lmplot(x='最高気温', y='アイスティー', data=df,
               scatter_kws={'color': 'blue'},
               line_kws={'color': 'red'})
    plt.title('lmplot()')
    plt.show()

    sns.regplot(x='最高気温', y='アイスティー', data=df,
                scatter_kws={'color': 'blue'},
                line_kws={'color': 'red'})
    plt.title('regplot()')
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    seaborn_lm_reg_plot1()

出力

$ python3 seaborn_lm_reg_plot1.py

f:id:my_notes:20180501173534p:plain

f:id:my_notes:20180501173548p:plain

参考文献 (データを参考)

マンガでわかる統計学 回帰分析編

マンガでわかる統計学 回帰分析編

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