Python で平行座標プロットを作成する方法

平行座標プロットは、同じ数値データを共有する複数の変数間の関係を示すために使用される便利な視覚化ツールです。LuckyTemplates では、これらのプロットは非常に単純な Python コードで作成され、これを使用して簡単に作成およびスタイル設定することができます。 

今日のブログでは、 Pythonを使用して多変量または平行座標プロットを作成する方法を学びます。データの準備から、読みやすくするためのプロットのカスタマイズまで、プロセスを段階的に説明します。このチュートリアルのビデオ全体は、このブログの下部でご覧いただけます。 

目次

• Python の平行座標プロット: サンプル 1
  • プロット Python コード
  • Python でプロットを作成する
  • Python でプロットを表示する
• Python の平行座標プロット: サンプル 2
  • データセットの Python コード
  • Python でのプロットのスタイル設定
• 結論

Python の平行座標プロット: サンプル 1

これが最初のプロットです。これは、変数 A、B、C の 3 つの変数と、項目 1 と 2 を表す 2 つの線を示しています。 

つまり、項目 1 用と項目 2 用の 2 つのデータ セットがあることを意味します。また、各データセットには 3 つの変数があります。 

プロットがどのように構成されているかをよりよく理解するためにデータを見てみましょう。 

まずグラフを強調表示します。「データ」をクリックします。 

非常に単純なデータを含むテーブルが表示されるはずです。これは、テーブル挿入オプションを使用して作成されました。列には、各項目の変数 A、B、C が各行に分かれていることがわかります。

単純なデータがありますが、それを非常に伝えるものに変えることができます。たとえば、このプロットでは、データ間の関係が非常に「低い」と判断できます。 

説明のために、このプロットをデータと比較できます。グラフに示すように、項目 1 の変数 B は 100、項目 2 の変数 B は 115 です。 

項目と変数がどのように関連しているかを特定することもできます。たとえば、変数 A が B よりも低く、C が 3 つの中で最も低いことが簡単にわかります。

プロット Python コード

それでは、実際のプロットに使用される Pythonコードを進めてみましょう。

まず、[Visualizations]ペインから[Python Visual]を選択します。 

最初のグラフを強調表示して、Python スクリプト エディターを開きます。 

まず、 matplotlib.pyplotをインポートし、変数plt として保存します。 

次に、 pandas.plotting機能を導入します。Pandas は、LuckyTemplates のデータ操作ライブラリとして機能します。主にデータを操作するために使用されますが、プロット機能もあります。

pandas.plottingから平行座標をインポートしましょう。Parallel_coowned は、グラフを作成するための主要な関数になります。 

Python でプロットを作成する

13 行目では、 # make alotを記述して、これから何を行うかを文書化します。

平行座標を使用し、データセットを渡します。 

3 行目では、 pandas.DataFrame ()関数を使用してデータセットが作成されていることがわかります。次に、項目、変数 A、変数 B、および変数 Cを追加し、値リストに反映します。 

4 行目では、dataset.drop_duplicates () を使用してデータセットの重複を排除します。

[視覚化]ペインに移動して、追加した値を確認できます。

これらの値のいずれかを削除すると、ビジュアルに影響します。たとえば、変数 C を削除すると、それに応じて座標が変化し、値がどのように機能するかを示します。 

[フィールド]ペインの[データ]の下にある変数 C の横にあるボックスをチェックして、変数 Cを元に戻しましょう。

次に、いくつかの異なる引数を取る平行座標関数を渡します。この場合、データセットとアイテムを受け取り、データセットからタイプとディメンションを提供します。

関数から項目を削除して実行すると、ビジュアルは機能しなくなります。

Python スクリプト エラーが表示され、Parallel_coowned ()関数に必要な位置引数が 1 つ欠落しています (class_column) 。 

それでは、項目を追加し直してみましょう。 位置的なものであるため、クラス座標を記述する必要はありません。完了したらコードを実行できます。 

Python でプロットを表示する

次のステップはプロットを表示することです。そのため、16 行目で# show the プロットを記述して、これから行うことを文書化します。

先ほどmatplotlib.pyplotをインポートし、 plt として保存したことを思い出してください。プロットを表示するに はplt.show( )関数が必要なので、これを行いました。

Python の平行座標プロット: サンプル 2

2 番目のプロットは、petal_length、petal_width、sepal_length、sepal_widthを示すアヤメのデータセットです。最初のグラフと比較すると、もう少しスタイルが良くなります。 

このデータセットは Python コードで作成されました。 

データを表示するには、[データの変換]をクリックして、iris_dataset に移動します。 

データセットには、がく片の長さ、がく片の幅、花びらの長さ、および花びらの幅という寸法の列が含まれています。種タイプの列もあります。 

データセットの Python コード

データは Python コードを使用して簡単に取り込まれました。「ソース」に移動してPython スクリプトを表示します。 

Python コードには 2 行しかありません。最初の行では、seaborn をインポートし、変数snsとして保存しました。データセットにiris_datasetという名前を付け、sns 変数を使用してsns.load_dataset('iris')関数を使用してデータセットをロードしました。 

[OK]をクリックして、上で確認したデータを取得します。データ内を移動し、完了したら、 [閉じて適用] > [閉じる]に移動してデータセットを閉じることができます。 

Python でのプロットのスタイル設定

より様式化されたグラフの Python スクリプト エディターを開くには、2 番目のプロットをクリックします。

まず、 matplotlib.pyplot をpltとしてインポートします。 

次に、関数plt.style.use ('dark_background')を使用してビジュアルのスタイルを設定します。 

matplotlib のスタイル シート リファレンスを使用すると、好みのスタイルに基づいて背景を簡単にカスタマイズできます。私たちの場合は、暗い背景を使用しました。

一般的に使用されるスタイルであるggplotも使用してみましょう。

実行すると、次のようなビジュアルが表示されます。 

次に、pandas.plottingから平行座標をインポートして、グラフのパンダ関数を読み込みます。 

プロットを作成するには、データセットを取り込み、種をクラス として設定します。 

最初のプロットと比較して、異なる色を取得するためのカラーマップである追加のパラメーターを追加します。matplotlib 変数plt.get_cmap を使用してそれを渡します。 

matplotlib のカラーマップ リファレンスには、選択できる matplotlib カラー変数が多数あります。

たとえば、現在は定性的カラーマップのセット 2 を使用していますが、これをサイクリック カラーマップのhsvなどの他の色に変更することもできます。 

「実行」をクリックすると、次のようなプロットが表示されます。 

Hsv はデータではあまり良くないようですが、プロットに最適なカラーマップが見つかるまで試してみることができます。 

Python 相関:
ProfileReport() を使用して Pandas でビジュアル データセットを作成するためのガイド | LuckyTemplates の Python
変数の分布を視覚化するための Python の Seaborn 関数

結論

このチュートリアルでは、Python で平行座標プロットを作成する基本について説明しました。データを準備し、プロットを作成し、読みやすくするためにプロットをカスタマイズするというプロセスを経ました。 

平行座標プロットは、高次元データを視覚化するための強力なツールであり、金融​​、エンジニアリング、機械学習などのさまざまな分野で使用できます。Pythonで平行座標プロットを作成する方法がわかったので、それを使用して独自のデータをよりよく理解し、視覚化することができます。

ではごきげんよう、

ゲイリム・オランダ