Seaborn

所要時間

120分

学ぶコト

・Seabornの使い方

このレッスンでは、Matplotlibよりも綺麗で見やすいグラフを描画することの出来るSeabornを学んでいきます。

MatplotlibとSeabornを使い分けられるようになっておきましょう！

Bostonの住宅価格データを扱っていくのですが、scikit-learn==1.2以降のバージョンではBostonの住宅価格データが使えなくなっております。そのため以下を実行の上、scikit-learnのバージョンを1.2より前にした上でBostonの住宅価格データをご利用ください。
!pip install scikit-learn==1.1.3

また動画の9:00付近の相関係数表示のコードは以下のように記載するようにしてください。
column = df.columns
column = column.drop(“species”)
sns.heatmap(df[column].corr())

バージョンによる違いでお手数おかけいたしますがよろしくお願いいたします。

MatplotlibやSeabornを学んできましたが、丸暗記しようとするのではなくデータに対してグラフ描画の勘所をおさえておいて頭の引き出しに入れておきましょう！

そしていつでも引き出せるようにしておくことが非常に重要です。